Vorlesung Expertensysteme im Wintersemester 1999/2000

auf dem Umwelt-Campus Birkenfeld

Termine:

Grobe Inhaltsübersicht:

als zentrale Begriffe wurden identifiziert: Wissensdarstellung - Inferenz - Problemlösemethode
eine Obermenge dessen, was ich erzählt habe, findet sich in den Folien zur BA-Mosbach Vorlesung im SS'99, bzw hier zum Drucken

kurze Einführung in die wichtigsten Ideen & Begriffe der Suche als Problemlösemethode am Beispiel Weinkrügeproblem, Tiefensuche & Breitensuche als Basisalgorithmen, Iterative Deepening als "Kombination", Best-First-Search als erste "wissensbasierte Methode", Idee der Heuristik am Beispiel Misplaced-Tiles vs. Manhattan-Block-Distance beim Schiebepuzzle
eine weit über die vorgestellten Themen hinausgehende Darstellung findet sich im Buch von Socher-Ambrosius und Heinsohn, dazu gibt's im Netz einen netten Foliensatz von Rolf Socher-Ambrosius

ein erster Schritt in Richtung Wissensrepräsentation, häufig als performanzsteigernde Maßnahme bei kombinatorischen Optimierungsproblemen zur Unterstützung der Suche verwendet
Definition von Constraintproblemen und Beispiele (n-Damen, Pausenbrotkonfigurierung), grobe Übersicht des Spektrums (diskrete/reelle Bereiche, binäre/n-äre Constraints, symbolische/numerische Constraints, implizite/explizite Constraintdarstellung, positive/negative Constraintformulierung, Kombination verschiedener Typen, vage Constraints, Kombination mit Optimierung), Backtracking-Algorithmus als Brute-Force-Methode
destruktive Constraintpropagierung zur Domänenbeschränkung vor der Suche, Algorithmus zur Sicherstellung der Kantenkonsistenz, am Beispiel Kreuzworträtsel durchgespielt
am Beispiel Landkarteneinfärben Heuristiken zur Variablenauswahl und zur Werteauswahl angekratzt (most-constrained variable, least-constraining variable, most constrained value)

Darstellung i.w. übernommen aus Vorlesungen von Dr. Knut Hinkelmann (insiders GmbH) an der Uni Kaiserslautern und der FH Wiesbaden: Foliensatz in Powerpoint und als gepacktes PRN-File zum Drucken
wir hatten noch ein etwas größeres Frame-Beispiel zum Thema "Hochschule" gemacht
Zum Nachlesen: z.B. bei Gottlob

Prolog-Einstieg zum Nachlesen: z.B. bei Gottlob, das ultimative Lehrbuch ist wohl das von Ivan Bratko
Beispiele und Eugenschaften:

...
Terme zum Aufbau von komplexen Datenstrukturen, Matching als Kontrollmechanismus (Beispiel symbolisches Differenzieren)
Rekursion als natürliche Kontrollstruktur (Beispiel Fibonacci-Funktion, Türme von Hanoi)

Prolog zum Rumspielen: die Uni Amsterdam stellt ein Public-Domain Prolog zur Verfügung. Hier ist die Homepage zu SWI-Prolog

als Motivation das klassische XPS MYCIN angesprochen, Details dazu finden sich im Buch von Jackson
ich habe den Foliensatz von Knut Hinkelmann's Vorlesung an der FH Wiesbaden benützt; die Folien gibt's hier als Powerpoint Datei und da als gepacktes PRN-File zum Drucken
wer etwas mit Produktionsregeln herumspielen möchte, sollte sich einmal die CLIPS-Homepage anschauen

Sicherheitsfaktoren nach MYCIN, in Regeln integriert. Folien sind von Dr. Knut Hinkelmann (hier als Powerpoint und da als gepacktes PRN-File zum Drucken)
ganz kurzer Exkurs in die Fuzzy Logic; eine schöne, verständliche Einführung in Fuzzy-Logic und Fuzzy-Controller mit Produktionsregeln über vagen Begriffen findet sich im Buch von Socher-Ambrosius und Heinsohn,
Hinweis auf die Relevanz von Fuzzy-Reglern für ressourcenschonende Prozeßsteuerung (zum Beispiel zum sparsamen Energieeinsatz)
Vorstellung der ersten beiden gelösten Praktikumsaufgaben

angelehnt an das Buch von Pfeifer und Richter (Hrsg.) über die Diagnose von technischen Systemen (Deutscher Universitäts-Verlag, 1993) wurden zunächst Fehlersuchlaufpläne als einfacher, vorgehensorientierter Ansatz zum Bau von Diagnosesystemen vorgestellt
danach wurde ein strukturierteres wissensbasierter Ansatz vorgestellt, ...

am Beispiel des ID3-Algorithmus von Quinlan zur Induktion von Entscheidungsbäumen wurde das symbolische Lernen aus Beispielen vorgestellt
die Darstellung folgte derjenigen von Dr. Ralph Bergmann (Uni Kaiserslautern), der im Foliensatz 4 seiner Vorlesung über symbolische Lernverfahren an der Uni Kaiserslautern Handouts zur Verfügung stellt
bei weiterführendem Interesse an der Thematik des maschinellen Lernens sind die weiteren Folien dieser Vorlesung über symbolisches Lernen sehr empfehlenswert, insbesondere die Einleitung in Foliensatz 1. Der Stoff wird komplettiert durch die ergänzende Vorlesung über Konnektionismus, welche das Thema der Neuronalen Netze eingehend diskutiert.
ferner Vorstellung von drei gelösten Praktikumsaufgaben

die Darstellung folgt im wesentlichen einem Foliensatz von Dr. Knut Hinkelmann, welcher hier als Powerpoint-File zu finden ist, und dort als Postscript-Handout