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Foto: Matthias Friel

Modul: Advanced Problem Solving Techniques


Das hier aufgeführte Modul basiert auf in den Amtlichen Bekanntmachungen der Universität Potsdam veröffentlichten Studien- und Prüfungsordnungen.
Verbindliche Regelungswirkung haben nur die veröffentlichten Ordnungen.


BM3: Advanced Problem Solving Techniques Anzahl der Leistungspunkte (LP):
9 LP
Modulart (Pflicht- oder Wahlpflichtmodul): Abhängig vom Studiengang (siehe unten)
Inhalte und Qualifikationsziele des Moduls:

Qualifikationsziele

Die Studierenden sind in der Lage, die Besonderheiten, Grenzen, Terminologien und Lehrmeinungen auf dem Gebiet des Deklaratives Problemlösens zu definieren und zu interpretieren. Das Wissen und Verstehen der Studierenden bildet die Grundlage für die Entwicklung und/oder Anwendung eigenständiger Ideen auf dem Gebiet des Deklarativen Problemlösens in forschungsorientierter Hinsicht. Die Studierenden verfügen über ein breites, detailliertes und kritisches Verständnis auf dem neuesten Stand des Wissens in ausgewählten Spezialbereichen auf dem Gebiet des Deklarativen Problemlösens. Die Studierenden sind in der Lage, ihr Wissen und Verstehen sowie ihre Fähigkeiten zur Problemlösung auch in neuen und unvertrauten Situationen anzuwenden, die in einem breiteren oder multidisziplinären Zusammenhang auf dem Gebiet des Deklarativen Problemlösens stehen.

 

Inhalte

Die Lehrveranstaltung widmet sich den Grundlagen, Algorithmen, Systemen und der Anwendung deklarativer Problemlösungsverfahren. Deklarative Problemlösungsverfahren verwenden allgemeine Problemlösungsmethoden zur automatischen Lösung (meist kombinatorischer) Probleme. Dazu zählen etwa Design, Diagnose, Handlungs- und Stundenplanung, Konfiguration, uvm. Im Gegensatz zur traditionellen Programmierung werden keine Programme zur Lösung erstellt, sondern lediglich die Ausgangsprobleme (formal) modelliert. Problemlösungssysteme sind heutzutage in der Lage, Probleme in der Größenordnung mehrerer Millionen Variablen zu lösen. Die resultierenden Systeme werden mittlerweile in der Industrie, aber auch den Natur- und Sprachwissenschaften eingesetzt.

Modul(teil)prüfung (Anzahl, Form, Umfang, Arbeitsaufwand in LP):

Klausur, 90 Minuten

Selbstlernzeit (in Zeitstunden (h)): 180

Veranstaltungen
(Lehrformen)
Kontaktzeit
(in SWS)
Prüfungsnebenleistungen
(Anzahl, Form, Umfang)
Lehrveranstaltungsbegleitende Modul(teil)prüfung
(Anzahl, Form, Umfang)
Für den Abschluss des Moduls Für die Zulassung zur Modulprüfung
Vorlesung (Vorlesung) 2 - - -
Übung (Übung) 2 - - -
Praktikum (Praktikum) 1

mündliche Rücksprache zu Testaten (15 Min.)

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Projekt (Projekt) 2

Dokumentation (5 Seiten)

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Häufigkeit des Angebots:

WiSe

Voraussetzung für die Teilnahme am Modul: keine
Anbietende Lehreinheit: Informatik
Zuordnung zu Studiengängen Modulart
Master of Science Cognitive Systems: Language, Learning and Reasoning WiSe 2014/15 Pflichtmodul
Master of Science Data Science WiSe 2018/19 Wahlpflichtmodul
Master of Science Wirtschaftsinformatik und Digitale Transformation WiSe 2017/18 Wahlpflichtmodul