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Kapitel 1
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Intelligente Agenten und Problemtypen
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Agententypen, Eigenschaften einer Agentenumgebung, Problemformulierung,
Problemtypen, Problemtypen, Zustandsraum
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Kapitel 2
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Problemlösen durch Suchen
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Knoten, Rand, allgemeiner Suchalgorithmus, blinde Suchverfahren wie BFS oder
DFS, heuristische Suchfunktionen wie Greedy und A*, Optimierung durch
Bergsteigen, Simuliertes Ausglühen oder Genetische Algorithmen
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Kapitel 3
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Agenten, die logisch Schlußfolgern
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Wissensbasis, Inferenzmaschine, autonom, Wissensrepräsentation, logische
Konsequenz, Inferenzen und Inferenzregeln, Aussagenlogik
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Kapitel 4
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Logik erster Ordnung
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Eigenschaften und Bestandteile, Symbole und Sätze,
Quantorenarten,Ortsbestimmung, Ableiten,Schlußfolgerungssysteme, Vorwärts-
und Rückwärtsverkettung
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Kapitel 5
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Planen
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grundlegende Repräsentationen, STRIPS, Zustände, Ziele und Aktionen,
Situationsraum, Planraum, Kausale Kanten, Promotion, Demotion
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Kapitel 6
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Planen und Handeln
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Bedingtes Planen, Ausführungsüberwachung, Unsicherheit,
Qualifikationsproblem, Evidenz, Wahrscheinlichkeitsaxiome, Bayessche Regel
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Kapitel 7
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Lernen aus Beobachten
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Modell lernender Agenten, Performanzelement, Lernelement, Kritik,
Problemgenerator, grundlegenden Methoden des Lernens, induktives Lernen,
Lernalgorithmen, Entscheidungsbäume, Overfitting, Pruning
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Kapitel 8
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Neuronale Netze
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Strukturen, Begriffe, Rechenelemente, Perzeptron, Anwendungen, Neronen, Axon,
Dendrit, Synapsen, Bias
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Quelle: Die Ausarbeitung basiert auf dem Skipt von Prof. Dr.
Werner Dilger
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Merkblatt