Artificial Intellicence, 2011-04-13

Module: 
Artificial Intellicence
Examiner: 
Kai-Uwe Kühnberger
Assessor: 
Helmar Gust
Date: 
Wed, 2011-04-13

Vorbereitung

Eine Woche vorher gibt’s das Paper. Sinnvoll wäre es wahrscheinlich gewesen, sich vorher schonmal die ausgewählten drei Themenbereiche (Learning, Planning, Architectures) anzugucken, am besten bietet sich für sowas die Methods-Vorlesung + „AI: a modern approach“ von Russel&Norvig an (im Russel&Norvig habe ich den Version Space Algorithmus erst richtig verstanden).

Bei der Vorbereitung des Papers ist es sinnvoll, die berühmten W-Fragen gut beantworten zu können (Wer (-> was wurde vorher/nachher gemacht), Wo (bei einer Konferenz? -> Wenn ja sollte man das Paper als „work in progress“ sehen), Wann (welche Ideen gab es zur selben/ vorherigen/ späteren Zeit)) und zu gucken wie oft / von wem das Paper zitiert wurde (google-scholar). Eventuelle Weiterentwicklungen der Idee des Papers sind natürlich auch immer gut zu kennen.

Wenn der Vortrag steht, ruhig ein paar Mal selbst vortragen und überlegen, in welcher Sprache man eigentlich präsentieren will.

Prüfung

Wiederholungsprüfung? nein
Note: 1.0
Bereiche nach Zeit: Präsentation: 20 min; Fragen: 15 min.


Ich habe meinen Vortrag ähnlich wie andere auch gegliedert: Titel, Einordnung, Ziele, Zusammenfassung, KRITIK. Ich habe meine Kritik hauptsächlich auf den Diskussionsteil, die nichterreichten Ziele des Papers und auf die vielen, vielen Schlagwörter (Buzzwords) gerichtet.


Fragen („Planning und Architectures hatten wir ja jetzt genug, jetzt also was zu Learning“):

Learning… was haben wir denn da so gemacht? -> Classification, Clustering, Unsupervised Learning

Sie haben gerade Classification erwähnt, was gabs denn da so? -> version space,

k nearest neighbours

Wie genau funktioniert version space? -> Russel&Norvig

Was gabs noch? -> ID3 (nach langem überlegen)

Wie funktioniert das? -> Methods Vorlesung

Was hatten wir sonst mal so erwähnt? -> SVMs, Perceptron, Bayes, …

(zu Helmar Gust) Müssen wir jetzt noch unsere philosophische Frage stellen? Ne oder? -> :(

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

Toll: Entspannte Prüfer, man beschäftigt sich sehr intensiv mit einem Paper -> guter Grund hier eine Prüfung zu machen!

Doof: Prüfung wurde relativ kurzfristig verschoben

Auffällig: Wenn man weiß, was die Prüfer gerne hören (im meinem learning-Fall: Version Space), lassen sie sich auch in diese Richtung lenken.

Bewertung und Begründung:

Sinnvolle Nutzung der Tafel (im Paper beschriebene kognitive Architektur skizziert)

Wissen aus AI-Vorlesung musste nicht „aus der Nase gezogen“ werden

Kritik am Paper passend (das Paper hat aber auch wirklich viel hergegeben)