Seminar Induktives Logisches Programmieren

Veranstalter: Dr. Jean Christoph Jung

S2, Modulbereich Theorie, 2 SWS (4 ECTS)

Vorbesprechung: Dienstag, 15.10.2019, 12-14 Uhr, Cartesium Raum 0.01
Themenvergabe: Dienstag, 22.10.2019, 12-14 Uhr, Cartesium Raum 0.01

Ohne Teilnahme an den Veranstaltungen zu Vorbesprechung und Themenvergabe kann das Seminar nicht belegt werden.
Wer Interesse an dem Seminar hat, aber nicht zur Vorbesprechung kommen kann, meldet sich bitte bis 14.10.2019 per email.


Kurzbeschreibung

Induktives logisches Programmieren ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, in dem es darum geht, aus Daten und gegebenen Beispielen Regeln zu erschließen, die die Beispiele erklären. Der Begriff "induktiv" bezieht sich somit nicht auf das mathematische Beweisprinzip sondern auf die philosophische Bedeutung von Induktion, nämlich eine Theorie (also eine Menge von geltenden Regeln) aus Beobachtungen abzuleiten.

Konkrete Themen werden u.a. aus folgenden Bereichen angeboten:

Konkrete Literatur wird in der Vorbesprechung vorgestellt und in Stud.IP bereitgestellt.


Organisation

Die Teilnehmer wählen nach der Vorbesprechung einen Artikel, den sie in einer 2er Gruppe bearbeiten. Der Artikel soll von den bearbeitenden Teilnehmern zunächst gelesen, untereinander diskutiert und gründlich verstanden werden. Jede Gruppe fertigt eine ca. 10-seitige, lesbare Ausarbeitung an, deren Form den Standards wissenschaftlichen Arbeitens genügt. Die Gruppen begutachten und korrigieren gegenseitig die ersten Versionen ihrer Hausarbeiten ("Peer Review"). Die Bewertung / Kritik aus dem Peer Review fließt nicht in die Endnote der begutachteten Arbeit ein, wohl aber die Qualität des Peer Reviews. Am Ende des Semesters findet ein Blockseminar statt, in dem jede Gruppe ihr Thema in einem Vortrag den anderen Teilnehmern in verständlicher Weise darstellt. Die Zeitplanung gehört zu den Aufgaben der Teilnehmer. Mehr Tipps zur erfolgreichen Teilnahme gibt es in diesem Leitfaden.


Terminplan

wird zu gegebener Zeit hier zur Verfügung gestellt
AG Theorie der künstlichen Intelligenz