Beschreibung:

Die Techniken des Soft Computing mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) sowie des Künstlichen Lebens (KL) werden in vielen

Bereichen der Wirtschaft und Medizin angewandt. Insbesondere im Zusammenhang mit lernenden Systemen werden unterschiedliche Modelle

Neuronaler Netze eingesetzt. In anderen Kontexten werden Evolutionäre Algorithmen zur Optimierung der Prozesse verwendet oder die

Datenmengen werden fuzzyfiziert. In der Vorlesung werden diese Methoden erläutert. Darüber hinaus wird die Grundlogik von

Zellularautomaten sowie Booleschen Netzen thematisiert. Diese Techniken ermöglichen eine zusätzliche Unterstützung zur Analyse und

Simulation komplexer Prozesse, insbesondere dann, wenn soziale oder kognitive Aspekte betrachtet werden sollen oder quantitative und

qualitative Daten eine wesentliche Rolle spielen. Somit sollen in dieser Veranstaltung Alternativen zu den Standardalgorithmen kennengelernt

bzw. eigene Modelle entwickelt werden. Die kritisch-reflektierte Nutzung generativer KI-Methoden wie ChatGPT kann in verschiedenen Projektphasen geübt werden.

Literatur:

Klüver, C., Klüver, J., Schmidt, J., 2024: Die Modellierung von Komplexität durch naturanaloge Verfahren: Künstliche Intelligenz und

Künstliches Leben. Wiesbaden: Springer Vieweg (ab 2025 zusätzlich in englischer Sprache).

Klüver, C., Klüver, J., 2025: Neue Algorithmen für praktische Probleme. Variationen zu Künstlicher Intelligenz und Künstlichem Leben.

Wiesbaden: Springer Vieweg.

Klüver, J., Schmidt, J., Stoica, C. 2006: Soziale Einzelfallstudien, Computersimulationen und Hermeneutik. Eine Einführung in die Modellierung des Sozialen. Bochum-Herdecke: w3l. 

Klüver, C., Klüver, J., 2011: IT-Management durch KI-Methoden und andere naturanaloge Verfahren. Wiesbaden: Vieweg-Teubner.

Weitere Literaturhinweise werden je nach Problemstellung zu Beginn des Semester angegeben.

Formalia:

Interessensbekundung des Teilnahmeinteresses:

Die Interessensbekundung erfolgt via E-Mail an Frau Christina Klüver (christina.kluever@uni-due.de) und sollte bitte folgende Punkte beinhalten: Anrede, Vorname, Name, Matrikelnummer, Uni-E-Mail-Adresse, Studiengang, Fachsemester. Weitere Informationen sowie das Passwort zum Moodle-Kurs erhalten Sie in der ersten Veranstaltung.

Prüfungsmodalitäten:

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung, die sich auf folgende Prüfungsformen erstreckt: Die Studierenden entwickeln ein anspruchsvolles Modell mit einer Technik der KI oder des KL, das sie in einer schriftlichen Hausarbeit darstellen und kritisch kommentieren (in der Regel: 15 – 20 Seiten). Das Modell muss einen ökonomischen Bezug aufweisen und wird in sog. Shells implementiert. Die Shells ermöglichen die Implementierung der Modelle, ohne dass die Studierenden über Programmierkenntnisse verfügen müssen. Bei Programmierkenntnissen können die Methoden selbst implementiert werden, auch unter Anwendung von Systemen wie ChatGPT.  Weitere Prüfungsmodalitäten werden zu Beginn des Seminars bekannt gemacht.