Beschreibung: |
- Einführung - Motivation - Aufgabenfelder - Prinzipien - Agenten - Verhaltenskoordination (bei Agenten) - Verhaltensbeschreibung - Modellbildung menschlicher Interaktion - Kognitive Architekturen - Wissensrepräsentation - Planen, Handeln, Suchen - Lernen
Tools I: Filterung Tools II: Klassifikation und Lernen
Aktuelle Forschungsanwendungen des Lehrstuhls SRS aus dem Arbeitsbereich Kognitive Technische Systeme: - Situations-Operator-Modellbildung - Stabilisierung nichtlinearer dynamischer Systeme ohne Modellkenntnis - Personalisierte, lernfähige und interaktive Fahrerassistenz - Planungs- und Assistenzsysteme im Luftverkehr - Lernfähige mobile Robotik |
Lernziele: |
Die Automatisierungstechnik ist – auf Grund ihres fachübergreifenden, system-orientierten Ansatzes – eine interdisziplinäre Ingenieurdisziplin. Das Ziel der Veranstaltung Kognitive Technische Systeme ist, die Studierenden mit den Grundlagen der modernen Informatik, mit Filtermethoden, mit Methoden der Künstlichen Intelligenz sowie der Kognitiven Technischen Systeme vertraut zu machen, so dass sie die Weiterentwicklung der Regelungs- und Automatisierungstechnik mit den Mitteln der kognitiven künstlichen Intelligenz im Sinne einer Erweiterung erkennen können, die zugrundeliegenden Methoden beherrschen und anwenden können. |
Literatur: |
Alpaydin, E.: Maschinelles Lernen, Oldenbourg, 2008. (idt.: Machine Learning, MIT Press, 2003). Cacciabue, P.C.: Modelling and Simulation of Human Behaviour in System Control, Springer, 1998. Ertel, W.: Grundkurs der Künstlichen Intelligenz, Vieweg, 2008. Görz, G. et al.: Handbuch der Künstlichen Intelligenz, Oldenbourg, 2003. Haykin, S.: Neural Networks and Learning Machines, Pearson, 2009. Johannsen, G.: Mensch-Maschine-Systeme, Springer, 1993. Russel, S.; Norvig, P.: Künstliche Intelligenz, Pearson, 2004. (idt.: Artificial Intelligence, Prentice Hall, 2003). |