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BSc-Seminar: Intelligence in Games - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar
Veranstaltungsnummer 3257 Kurztext
Semester SoSe 2015 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/semAI15s/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Wistuba, Martin , M.Sc. durchführend, nicht verantwortlich
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2014)
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
IT-SKIML Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Bachelor)
WI-SEBI Seminar Business Intelligence
0ERA-4LP Veranstaltungen mit 4 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Lerninhalte

Künstliche Intelligenz (KI) wird in vielen Bereichen eingesetzt, um entweder Programme zu entwickeln, die Aufgaben selbstständig lösen können oder aber um menschliches, intelligentes Verhalten vorzutäuschen. In vielen Computerspielen wird Intelligenz mit einfachen Techniken vorgetäuscht und der Schwerpunkt der KI liegt darin dem menschlichen Spieler ein interessantes Spiel zu liefern. Dies steht häufig im Kontrast dazu, eine starke KI zu entwickeln, da eine überlegene KI den menschlichen Spieler immer besiegt und dieser das Interesse an dem Spiel verliert.

In diesem Seminar betrachten wir Techniken zur Erstellung von starken KIs, die in der Lage sein sollen auf dem Level von guten, menschlichen Spielern oder besser zu spielen. Thematisch legen wir den Fokus auf zwei Gebiete. Einmal betrachten wir approximative Suchalgorithmen, die in komplexen Spielbäumen starke Spielzüge finden. Diese Techniken führen insbesondere in Brettspielen wie Schach und Go zu guten KIs. Dann betrachten wir genetische Algorithmen am Beispiel von Rennsimulationen, um zu Verstehen wie die KI das Steuern von Fahrzeugen erlernen kann.

Zielgruppe

Studierende des Bachelorstudiengangs Informationsmanagement und Informationstechnologie & Wirtschaftsinformatik - BSc 4-6

 


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2015 , Aktuelles Semester: WiSe 2018/19
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