Wintersemester 2025/26

AI101 · Einführung in Künstliche Intelligenz (EiKI)

Grundvorlesung über rationale Agenten, Suche, Wissen, Unsicherheit und Lernen. Gemeinsam bereiten wir Sie auf weiterführende KI-Module und praktische Projekte vor.

Zurück zur Lehrübersicht Zum Moodle-Kurs

Organisatorisches

  • Moodle: Die gesamte Kommunikation sowie Unterlagen laufen über den Moodle-Kurs. Bitte melden Sie sich frühzeitig an.
  • Vorlesung: Montags, 13:30 – 15:00 Uhr, S3 11/08 Hexagon (Präsenz).
  • Übung: Montags, 11:40 – 13:20 Uhr, S3 11/08 Hexagon (Präsenz).
  • Sprache: Deutsch, Folien und viele Materialien stehen zusätzlich auf Englisch zur Verfügung.

Team & Kontakt

Verantwortliche (WiSe 25/26):
Jannis Blüml · Cedric Derstroff (AIML Lab, TU Darmstadt)
Kontakt:
Fragen bitte über den Moodle-Kurs oder per Mail an jannis.blueml@tu-darmstadt.de stellen.
Anmeldung:
Bitte registrieren Sie sich zusätzlich in TUCaN für Prüfung und Übungstermine.

Motivation & Inhalte

Die Künstliche Intelligenz beschäftigt sich mit Algorithmen zur Lösung von Problemen, deren Bewältigung gemeinhin Intelligenz erfordert. Von den psychologischen Wurzeln der Anfangstage hat sich das Feld hin zu methodischen Ansätzen entwickelt, die gezielt die Stärken des Computers ausnutzen.

In der Vorlesung geben wir einen breiten Überblick über die Kerngebiete der KI: Suche und Planung, logisches Schließen, probabilistische Modelle sowie maschinelles Lernen und verantwortungsvolle Anwendung. Historische und philosophische Grundlagen, aktuelle Beispiele (u. a. generative Modelle und Spiele) sowie Einblicke in moderne Forschung liefern den Rahmen.

Agenten & Suche

Rationale Agenten, heuristische und adversariale Suche, Lokalsuche.

Wissen & Logik

Propositionale Logik, Prädikatenlogik, Wissensrepräsentation und Inferenz.

Unsicherheit

Bayes’sche Netze, probabilistische Modelle und Entscheidungen unter Risiko.

Lernen & Ethik

Neuronale Netze, Reinforcement Learning, gesellschaftliche Auswirkungen und Ethik.

Übungen

Wöchentliche Übungsblätter vertiefen den Stoff und bereiten auf die Klausur vor. Die Aufgaben stehen in Moodle bereit; die Teilnahme wird dringend empfohlen, Lösungen werden in Präsenz besprochen und über Moodle verteilt.

Aufzeichnungen

Wir stellen Videoaufzeichnungen der Vorlesungen zu Verfügung, auch hierfür siehe bitte Moodle.

Python

Angebot über das Semester betreut Python kennenzulernen.