Teaching
Vorlesung: Wissensmanagement und Intelligente Assistenzsysteme /
Knowledge Management and Intelligent Assistive Systems
Winter Semester 2012/2013
News/Aktuelles
- Erste Anmeldephase/First registration period (STiNE): 03.09.2012 - 02.10.2012
- Für diese Veranstaltung nutzen wir das MIN-CommSy - alle weiteren Informationen und Materialien zur Veranstaltung sind dort zu finden. Der CommSy Raum wird zu Beginn des Semesters eröffnet.
General Information/Allgemeine Informationen |
| LV-Nummer: |
64-241 |
| Lecturer: |
Prof. Stefan Wermter |
| Period: |
Wed/Mi 10-12 |
| Room: |
F-132 |
| Credit Hours |
2 WSW |
| Language: |
Deutsch mit englischem Material |
| Module: |
WPB4-GWV |
Contents/Inhalte
Wissensmanagement, automatische Wissensakquisition und Data Mining spielen eine zentrale Rolle bei intelligenten Systemen und wissensverarbeitenden Assistenzsystemen. Wie Wissen aus dem Alltag und der Umwelt sinnvoll extrahiert, verarbeitet und genutzt werden kann, ist die zentrale Frage in der "Wissensgesellschaft" und in dieser Veranstaltung. In der Vorlesung werden theoretische und praktische Kenntnisse über Methoden zur automatischen Wissensakquisition, Wissensrepräsentation und Wissensverarbeitung vermittelt. Anwendungen, insbesondere aus den Bereichen Modellierung von Alltagswissen, intelligente Agenten, lernende Assistenzsysteme sowie dem Data Mining werden an Beispielen diskutiert.
Themen sind u.a.:
- Wissensvorverarbeitung und -visualisierung
- Symbolische Regeln und Lernen von Assoziationen
- Automatische Wissensakquisition und Entscheidungsbäume
- Fallbasiertes Lernen und Fuzzy-Regeln
- Klassifikation und selbst-organisiertes Clustering mit Neuronalen Netzwerken
- Genetische Algorithmen und evolutionäre Lernverfahren
- Hybride neuronale und symbolische Systeme
- Assistenzsysteme für Textmining, Ambient Intelligence und kognitive Robotik
Knowledge Management, automated knowledge acquisition and data mining play a central role in intelligent systems and knowledge-based assistive systems. One central question in the "Knowledge Society" and also in this course is: How can we extract, process and use knowledge from our environment and everyday life? In this lecture theoretical and practical knowledge about methods for automated knowledge acquisition, knowledge representation and processing are provided. Applications, in particular from the field of modelling everyday knowledge, intelligent agents, knowledge-based learning assistive systems as well as data mining will be discussed by using examples.
Topics are:
- Knowledge pre-processing and visualisation
- Symbolic rules and learning of association rules
- Automatic knowledge acquisition and decision trees
- Case-based learning and fuzzy rules
- Classification and self-organised clustering with neural networks
- Genetic algorithms and evolutionary learning
- Hybrid neural symbolic systems
- Assistive systems for text mining, ambient intelligence, and cognitive robotics
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Objective/Lernziel
Gewinnung eines Überblicks über Theorien und Anwendungen der automatischen Wissensaquisition und -verarbeitung, bezogen auf intelligente Assistenzsysteme und Wissensmanagement, auch zur Vorbereitung von Bachelor, Master- (bzw. Diplom)arbeiten in den Schwerpunkten Wissensverarbeitung, Neuronale Netzwerke, Sprachverarbeitung und Bildverarbeitung sowie der Intelligenten Robotik.
The aim is to gain an overview about knowledge and applications of automated knowledge acquisition and processing referring to intelligent assistive systems and knowledge management. Particularly useful also for the preparation of Bachelor, Master- (and Diplom) thesis with a focus on knowledge processing, neural networks, speech processing and image processing as well as intelligent robotics.
Procedure/Vorgehen
Die Vorlesung ist Teil des Moduls Grundlagen der Wissensverarbeitung (GWV) und ergänzt sich mit der Vorlesung Wissensbasierte Systeme. Zu beiden Vorlesungen gibt es das Praktikum Grundlagen der Wissensverarbeitung, in welchem die Inhalte aus beiden Vorlesungen geübt und an Beispielen veranschaulicht werden.
This lecture is part of the module 'Grundlagen der Wissensverarbeitung' (GWV) and is complementary to the lecture 'Wissensbasierte Systeme'. Corresponding to both lectures there is the practical course 'Grundlagen der Wissensverarbeitung', in which the contents from both lectures will be trained and illustrated by examples.
Literature/Literatur
- Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei. Data mining: Concepts and techniques. Morgan Kaufmann Publishers, Amsterdam, 2011. Elektronische Ausgabe
- Mehmed Kantardzic. Data Mining. Wiley, 2011. Elektronische Ausgabe
- Robin R. Murphy. Introduction to AI Robotics. MIT Press, Cambridge, MA, 2000.
- Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial intelligence: A modern approach. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2010.
Material
Das Material für diese Veranstaltung ist innerhalb des CommSy Portals zu finden:
Informatik-CommSy: WTM: Wissensmanagement und Assistenzsystem 2012/13
