250039 VO Artificial Intelligence (2022S)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 25 - Mathematik

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Details

Sprache: Englisch

Prüfungstermine

Mittwoch 31.08.2022 Mittwoch 21.09.2022 Freitag 30.09.2022 Mittwoch 16.11.2022 Dienstag 13.06.2023

Lehrende

Arnold Neumaier

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

The course will be given online via Zoom.

    
    Dienstag
    01.03.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    02.03.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    08.03.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    09.03.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    15.03.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    16.03.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    22.03.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    23.03.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    29.03.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    30.03.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    05.04.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    06.04.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    26.04.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    27.04.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    03.05.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    04.05.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    10.05.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    11.05.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    17.05.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    18.05.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    24.05.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    25.05.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    31.05.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    01.06.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    08.06.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    14.06.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    15.06.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    21.06.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    22.06.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    28.06.
    13:15 - 14:45
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    29.06.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 11  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

A selection of concepts, methods and techniques on the following topics:

Representing functions in AI
(neural networks, support vector machines, reproducing kernels)
Stochastic gradient algorithm (properties, convergence analysis)
AI for classification (pattern recognition)
AI for regression (predicting numerical data)
AI for games (reinforcement learning)
AI for mathematics (FMathL)
AI for external environments (agents)
AI for communication
Philosophy of AI

Let me see what I can actually cover; details will be decided from week to week.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Exams are oral after the end of the semester, approx. 45 minutes, by
personal arrangement. Please send me an email at least one week before
the intended exam date; for exams during the semester breaks earlier.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Prerequisite: Good knowledge of linear algebra and its numerical analysis

Prüfungsstoff

Relevant for the exam is what is covered in the lectures.

I'll create during the course lecture notes that will cover a large part of what is discussed.

Literatur

https://www.mat.univie.ac.at/~neum/ai.html

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

MAMV

Letzte Änderung: Fr 25.08.2023 00:18