Grobe Inhaltsübersicht:

• Einführung in Themen und Methoden der KI
• Motivation und Grundansatz, Teilgebiete und Basistechniken
• Die Darstellung in der Vorlesung verwendet Folien von Hättenschwiler und von Hinkelmann.
• Eine Obermenge dessen, was wir in der Vorlesung gehört haben, findet sich im folgenden PDF-File (ca. 400 KB).
• Wer weitergehendes Interesse am Thema hat, kann sich beispielsweise auch einmal anschauen:
• die Überblicksfolien von Prof. Gottlob (TU Wien)
• Einführung in Expertensysteme
• Definitionsversuch, Merkmale typischer Aufgabenstellungen, Klassifikation von Aufgabenstellungen (analytisch

 - synthetisch, automatisch - assistierend - überprüfend)
• Anwendungsgebiete (Diagnose, Klassifikation, Konfiguration, Planung, Design - Tutoring, Entscheidungsunterstützung, Datenanalyse, Prozeßkontrolle)
• Grundansatz (Wissensrepräsentation + Inferenz + Problemlösemethode) und generische Architektur
• zum Nachlesen: Startkapitel von Puppe, Startkapitel von Socher-Ambrosius/Heinsohn
• einige Folien zum Thema als PDF-File
• Suche als schwache Problemlösemethode
• Suche als schwache Problemlösemethode, Idee & Begriffe, Beispiel Weinkrügeproblem, Schach, 3x3-Schiebepuzzle
• uninformierte systematische Suchverfahren: Tiefensuche, Breitensuche, Idee des iterative Deepening
• Idee der Heuristik, Bestensuche
• kurzes Ankratzen der A*-Algorithmen für Suchprobleme mit Kosten (Traveling Salesman u.ä.): eine Art Bestensuche mit Betrachtung von Kosten plus optimistische Schätzung für Restkosten, Ausnutzen gefundener Abkürzungen, spezielles Abbruchkriterium; A*-Verfahren verhalten sich effektiver, wenn die Schätzfunktion besser informiert ist
• zum Nachlesen: Suchkapitel von Socher-Ambrosius/Heinsohn
• zum Kapitel von Socher-Ambrosius/Heinsohn gibt's im Netz einen netten Foliensatz von Rolf Socher-Ambrosius
• Zum Weiterlesen: Eine gute Darstellung wurde von Gerald Reif im Rahmen seiner Diplomarbeit an der TU Graz elektronisch zur Verfügung gestellt.  Dort findet sich als Bestandteil eine komplette Einführung in Expertensysteme, die den Stoff unserer Veranstaltung in großen Teilen überdeckt. Das Stück zum Thema Suche zur Problemlösung findet sich hier (offensichtlich stark am Buch von Winston orientiert)
• als weitere Komplikation wurden ganz knapp die Kombinatorischen Optimierungsprobleme vorgestellt, deren Eigenschaften (Lösungsweg ist irrelevant, Endzustand enthält alle relevante Information, Optimierungsziel wird unter globaler Randbedingung gestellt, optimistische [unterschätzende] zulässige Schätzfunktion existiert nicht) die schönen Eigenschaften der A*-Algorithmenfamilie hinfällig werden lassen - als Ansätze wurden ganz knapp die genetischen Algorithmen (evolutionary computing) und das simulierte Auskühlen (simulated annealing) angesprochen; beide Ideen sind auch bei Andreas Tolk erläutert
• Constraints zur Verbesserung der Suche
• Begriffe und Definitionen am Beispiel n-Damen Problem
• Constraint-Graph und Merkmale für die Wissenrepräsentation
• einfacher Backtracking-Algorithmus mit seinen Ineffizienzen (Bedeutung der Variablenauswahl und lokal schon inkonsistenter Werte am Beispiel)
• allgemeine Heuristiken für Variablenauswahl und Werteauswahl
• Constraint-Propagierung zur Herstellung lokaler Konsistenz schon vor der Suche (Beispiel Kreuzworträtsel)
• Anmerkungen zum praktischen Einsatz (Konfiguration, Scheduling, Arbeitsplanung, Timetabling-Probleme, dort Möglichkeiten für domänenspezifische Heuristiken, Constraint-Programmiersprachen und -libraries)
• die Darstellung war eng am Buch von Socher-Ambrosius/Heinsohn orientiert
• Zum Weiterlesen: Eine gute Darstellung wurde von Gerald Reif im Rahmen seiner Diplomarbeit an der TU Graz elektronisch zur Verfügung gestellt.  Dort findet sich als Bestandteil eine komplette Einführung in Expertensysteme, die den Stoff unserer Veranstaltung in großen Teilen überdeckt. Eine knappe Einführung zur Idee der Constraints als Repräsentationsformalismus findet sich hier (offensichtlich stark am Buch von Puppe orientiert).
• Wissensrepräsentation und Inferenz: Aussagenlogik
• Definitionen und Grundlagen, Syntax, Semantik, Interpretation, Modell, Erfüllbarkeit, Tautologie, Semantische Folgerung
• Resolution als Kalkül (Beispiel Abtrageverfahren)
• die Darstellung war eng am Buch von Socher-Ambrosius/Heinsohn orientiert
• danach grober Abriß der Entwicklung Aussagenlogik - Prädikatenlogik - Hornlogik - Prolog
• was wir alles NICHT gemacht haben zu diesem Thema: Handouts gibt's hier als Postscript  (1.8 MB) und da als PDF (298 KB)
• Prolog zum Rumspielen: Hier ist die Homepage zu SWI-Prolog von der Uni Amsterdam
• Vorwärtsregelsprachen
• Handouts dazu in PDF
• wer etwas mit Produktionsregeln herumspielen möchte, sollte sich einmal die CLIPS-Homepage anschauen
• die "klassische" Darstellung von OPS-5 findet sich immer noch bei Peter Jackson "Expertensysteme" (auf der CLIPS-Homepage ist allerdings auch umfassende Dokumentation zu finden)
• Frames und Semantische Netze
• Darstellung in Teilen übernommen aus Vorlesungen von Dr. Knut Hinkelmann (FH Solothurn, CH) an der Uni Kaiserslautern und der FH Wiesbaden
• Handouts als PDF
• Zum Nachlesen: z.B. bei Gottlob
• Auch dies ganz gut von Gerald Reif beschrieben: da ist der Link
• Semantic Web
• Methoden der Wissensrepräsentation (aus den Themen Frames & Semantische Netze herkommend) finden in den letzten Jahren zunehmendes Interesse als Grundlage der Vision eines "Semantic Web"
• ich kämpfe noch mit einer angemssenen Darstellung des Themas; die folgenden Links sind aber sicher gute Einstiege in diese Thematik:
• das Spektrum der Wissenschaft schreibt über's Semantic Web
• Ralf Möller von der FH Wedel motiviert die Thematik schön aus den Themen der KI-Wissensrepräsentation: Einleitung zum Thema Semantic Web
• eine umfassende grundlegende Einführung in das ontologiebasierte Wissensmanagement mit einem Fokus auf Karlsruher Projekten gibt Prof. Rudi Studer
• einen weiteren Rahmen zum Thema Ontologien und Semantic Web baut dann Prof. Dieter Fensel
• das Thema hat aus Zeitgründen nicht mehr in die Vorlesung gepasst. Konnten wir nur ganz kurz andeuten.
• Unsicherheit und Vagheit
• Übersicht: verschiedene Arten und Ursachen von Unsicherheit und Vagheit in wissensbasierten Systemen. Ganz knapp dargestellt im Foliensatz unten zum Thema Sicherheitsfaktoren. Wer gerne etwas weiterliest, kann eine sehr kurze aber die wesentlichen Punkte umfassende Einführung zu Bayes, Fuzzy, Sicherheitsfaktoren und anderen Techniken bei Andreas Tolk finden. Wichtig ist es, das Spektrum und die Anwendungsbereiche von Unsicherheit und Vagheit zu kennen, von einigen Ansätzen etwas gehört zu haben und zu wissen, daß diese Ansätze auch Einsatzvoraussetzungen, Stärken und Schwächen haben.
• Methode 1: Bayes Theorem. Eine gute Darstellung wurde von Gerald Reif im Rahmen seiner Diplomarbeit an der TU Graz elektronisch zur Verfügung gestellt.  Dort findet sich als Bestandteil eine komplette Einführung in Expertensysteme, die den Stoff unserer Veranstaltung in großen Teilen überdeckt.
• Methode 2: Sicherheitsfaktoren in Regeln. Die Darstellung dazu folgt der von Hinkelmann. Da die Sicherheitsfaktoren mit MYCIN eingeführt wurden, kann das Buch von Jackson ebenso als Referenz herangezogen werden. In der Kürze der Zeit können wir das Thema nur kurz anreißen. Etwas mehr Details finden sich in den Handouts als PDF.
• Methode 3: Fuzzy-Logic für vage Begriffe. Auch hier können wir das Thema nur kurz anreißen. Eine sehr gute Darstellung der Fuzzy Control in allen Details findet sich am Fuzzy Logic Laboratorium Linz-Hagenberg. Kernaussagen dieser Darstellung wurden im folgenden Foliensatz  (derselbe wie oben) eingebunden.  Hinter diesem Link findet sich ein Beispiel (inklusive einer vollständigen Einführung) für die Nutzung von Fuzzy-Methoden zur Entscheidungsunterstützung in der Raumplanung.
• Zahlreiche weitere Verfahren und Erweiterungen existieren (wie Bayes-Netze oder die Evidenztheorie nach Dempster-Shafer). Diese werden bei Puppe kurz angerissen, bei Socher-Ambrosius & Heinsohn, M.M. Richter oder Russel & Norvig im Detail beschrieben.
• Anwendungen
• kurze Wiederholung der Dinge, die wir bis jetzt durchgenommen haben
• knappe Idee der Zusammenfügung der Teile am Beispiel Expertensysteme für die Diagnose
• kurzer Abriss, was alles dazugehört, aber nicht in die Vorlesung gepaßt hat (Wissensakquisition, XPS-Projektmanagement, XPS-Software-Technik etc)
• kurzer Ausblick, was es in der KI sonst noch gibt, aber nicht mehr in die Veranstaltung gepaßt hat (Maschinelles Lernen, Data Mining, Fallbasiertes Schließen, Subsymbolische KI - Neuronale Netze, Intelligente Agenten, Wissensmanagement)
• das alles in aller Kürze auf diesen Folien (4.6 MB).
• Zum Weiterlesen: wer noch etwas Interesse an Anwendungen der vorgestellten Methoden hat, kann sich z.B. die entsprechenden Foliensätze über Planung und Scheduling mit Such- und Constraint-Methoden von Jürgen Dorn, über Wissensbasierte Konfiguration mit Regeln oder Constraints von Markus Stumptner

Thema Leistungsnachweis:

Da alle Beteiligten (bis jetzt) die Veranstaltung i.w. regelmäßig besucht haben, gehe ich davon aus, dass es ausreicht, am  Freitag, 01. Feburar 2002 ein Gruppentestat mit allen Studierenden von 45 - 90 min Dauer durchzuführen, bei dem Hilfsmittel erlaubt (aber erwartungsgemäß nicht sehr nützlich) sind. Dabei sollte eine grobe Kenntnis der vorgestellten Themen und Zusammenhänge nachgewiesen werden sowie die Fähigkeit demonstriert werden können, die in der Veranstaltung vorgestellten Verfahren selbständig zu benutzen (uninformierte und informierte Suche, Constraint-Propagierung und Lösen von Constraint-Problemen, aussagenlogische Resolution, Interpretation von Vorwärtsregeln, Modellieren mit semantischen Netzen und Frames, Interpretation von Vorwärtsregelbasen mit Sicherheitsfaktoren).