Artificial Intellicence, 2013-08-15

Module: 
Artificial Intellicence
Examiner: 
Prof. Dr. Kai-Uwe Kühnberger
Assessor: 
PD Dr.-Ing. Helmar Gust
Date: 
Thu, 2013-08-15

VORBEREITUNG

PRÜFUNG

Note: 1.0
Bereiche nach Zeit: 15 Min. Präsentation, 15 Min Fragen vorgegeben, bei mir eher 20/10

Was hast du zur Prüfungsvorbereitung benutzt?

- "Intro to AI"-Slides, "Methods of AI"-Slides
- Paper
- Google Scholar für Hintergrundliteratur

Meine angegebenen Themen

- Der Klassiker: Games, Search, CSPs

Hilfreiche Tipps

Ich habe mich viel zu ausgiebig auf die von mir angegebenen Gebiete vorbereitet. Wichtig sind die Grundkonzepte wie z.B.:
Games
- Warum sind Games wichtig für AI?
- Verschiedenen Typen von Games (inklusive 4 Haupttypen)
- Optimalitätskriterien
- Mini Max
- Alpha-Beta Pruning
- Verschiedenen Strategien

Search
- Definition Uniformed/Informed Search
- Charakterisierung eines Search Problems
- grober Überblick von allen Searchtypen
- Definition Heuristics
- Definition Admissible Heuristics
- Evaluation von Search Strategien

CSPs
- Definition CSPs
- Heuristics (Forward Checking, Most constrained variable first, etc.
- Consistency Concepts

Das würde ich im Nachhinein für die Prüfung lernen, aber natürlich sind alle Angaben ohne Gewähr

Präsentation des Papers:

- natürlich sollte man das Paper gut verstanden haben.
- unter Umständen eine generelle Erklärung der wichtigesten Konzepte anführen, soweit diese nicht Thema der Vorlesungen waren
- wirklich wichtig ist:
1. die Kritik (positiv & negativ):
Gern auch formelle Kritik, wie ist das Paper geschrieben?, basiert das Paper auf einer früheren Arbeit? Innovationsanteil?
Ein guter Tipp ist nach Paper zu suchen, welche das zu präsentierende Paper zitieren.

2. die Einordnung in den größeren Forschungskontext.
ist das Thema eine Untergruppe, z.B. bei mir Mult-dimensional CSPs - Beziehung des Papers zu AI und Cognitive Science

Fragensammlung: wie lauteten die Fragen im einzelnen?

nach der Präsentation haben wir noch kurz über das Paper diskutiert. Meine Kritik hat mit der von Kühnberger übereingestimmt und wir sind auf einen Punkt noch etwas näher eingegangen. Dann kam die Fragen&Antwort Runde:
- ich sollte CSPs nocheinmal genau definieren
(set of variables, set of values, set of constraints, solution)
- die optimization techniques nennen und erklären
(forward checking, most constrained variable first, most constraining variable first, least constraining value)
- welche consistencies ich kennen würde + Erklärung:
(node, arc, path, k, strong k, hyper arc
- Welche Arten von Games ich kennen würde
(4 Main types + different number of players, zero-sum/non zero-sum, contigency of games, symmetric/non-symmetric, iterative, cooperative)
- Optimierungskriterien + Erklärung
(Pareto-optimality, Nash-equilibrium)
- Existieren Games die kein Nash-equlibrium bzw. pareto-optimality besitzen?
(für pareto-optimality: in finite state theory no
für nash-equilibrium: most have one, but it's possible to create games without)

Was mußte schriftlich gelöst werden?
- nichts

Persönlicher Kommmentar, Was war toll? Was war doof? Was war auffällig?

Die Athmosphäre ist sehr entspannt. Man kann auch mal einen kleinen Hänger haben.

Wie waren Einstieg, Ablauf, Ende, Bewertung und Begründung?

Einstieg sehr einfach da man einfach das paper zu präsentieren

Ablauf: Das Paper
(1) kurz vorstellen (zusammenfassen),
(2) kritisch bewerten und
(3) in einen groesseren Forschungskontext einordnen.
Dafür sollte man 15.Min. einkalkulieren
Danach haben wir dann noch allgemein ueber das Papier(Kritik) gesprochen und ich wurde ich den Gebieten CSP und Games abgefragt

Bewertung und Begründung:

"Wir sehen keinen Grund Ihnen keine 1.0 zu geben. Manchmal hats ein wenig gedauert bis die Antworten kamen, aber sie kamen ja"

Lässt sich der Prüfer von den Antworten leiten?

nicht wirklich.

Zum Verhalten des Prüfers:

Wie schon gesagt, sehr entspannt