Universität Wien

051032 VU Foundations of Intelligent Systems (2023W)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Continuous assessment of course work

Summary

1 Karagiannis , Moodle
2 Karagiannis , Moodle
3 Karagiannis , Moodle

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
Registration information is available for each group.

Groups

Group 1

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

The lecture takes place weekly on Tuesdays from 8:00 - 9:30 in lecture hall 1 (Währinger Straße 29).
Exercises will be held three times in the semester in the week of 07.11., 05.12. as well as 23.01.

  • Tuesday 03.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 10.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 17.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 24.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 31.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 07.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 14.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
    Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 21.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 28.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 05.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 12.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 09.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 16.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 23.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 30.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
    Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Thursday 01.02. 11:30 - 13:00 Seminarraum 11, Währinger Straße 29 2.OG
  • Tuesday 27.02. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG

Group 2

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Tuesday 03.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 10.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 17.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 24.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 31.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 07.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 14.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
    Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 21.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 28.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 05.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 12.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 09.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 16.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 23.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 30.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
    Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Thursday 01.02. 11:30 - 13:00 Seminarraum 11, Währinger Straße 29 2.OG
  • Tuesday 27.02. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG

Group 3

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Tuesday 03.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 10.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 17.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 24.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 31.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 07.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 14.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
    Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 21.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 28.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 05.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 12.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 09.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 16.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 23.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Tuesday 30.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
    Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Thursday 01.02. 11:30 - 13:00 Seminarraum 11, Währinger Straße 29 2.OG
  • Tuesday 27.02. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG

Information

Aims, contents and method of the course

Die Lehrveranstaltung wird primär physisch in den gelisteten Hörsälen abgehalten. Sie besteht aus einem Vorlesungsteil und einem Übungsteil. Der Vorlesungsteil wird für alle Gruppen gemeinsam in einem Hörsaal abgehalten und der Übungsteil wird für jede Gruppe separat abgehalten.

Es kann unter gegebenen Umständen zu Änderungen in der Abhaltung der Lehrveranstaltung kommen.

Einführung in die Grundlagen der intelligenten Systeme:
- Grundbegriffe und die historische Entwicklung der künstlichen Intelligenz,
- Aussagen- und Prädikatenlogik,
- Prolog,
- Suchverfahren,
- Grundlagen künstlicher neuronaler Netze

Assessment and permitted materials

Die Leistungskontrolle erfolgt durch zwei schriftliche Prüfungen (jeweils 50%). Während den Tests sind keinerlei Hilfsmittel erlaubt. Da es sich bei dieser Lehrveranstaltung um eine VU handelt führt mehrmaliges (>= 3), unbegründetes Fehlen zu einer negativen Note.

Minimum requirements and assessment criteria

Um die Lehrveranstaltung positiv abzuschließen, sind mindestens 50% der maximal erreichbaren Punkte notwendig. Der Notenschlüssel ist wie folgt:
* sehr gut (1) >= 87,00%
* gut (2) >= 75,00%
* befriedigend (3) >= 62,00%
* genügend (4) >= 50,00 %
* nicht genügend (5) < 50,00 %

Examination topics

Alle Inhalte, die in der Lehrveranstaltung diskutiert werden, sind prüfungsrelevant.

Reading list

- S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach
- Dimitris Karagiannis, Rainer Telesko (2001), Wissensmanagement: Konzepte der künstlichen Intelligenz und des Softcomputing.

Association in the course directory

Module: IDS SKI

Last modified: We 31.01.2024 11:45