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HTWK Leipzig, Fakultät IM Prof. Dr. Sibylle Schwarz

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HTWK Leipzig, Fakultät IM

Prof. Dr. Sibylle Schwarz sibylle.schwarz@htwk-leipzig.de

8.Übung im Modul „Grundlagen der Künstlichen Intelligenz“

Sommersemester 2020 zu lösen bis 17. Juni 2020

Aufgabe 8.1:

a. Modellieren Sie folgendes Wissen durch ein Bayes-Netz (mit CPTs):

• 1/100der Bewohner einer Stadt haben KrankheitK.

• Bei 9/10 der kranken Personen fällt der TestT positiv aus.

• Bei 8/10 der gesunden Personen fällt der Test T negativ aus.

b. Bestimmen Sie Sensitvität und Spezifität des Tests.

Aufgabe 8.2:

a. Modellieren Sie folgendes Wissen durch ein Bayes-Netz (mit CPTs):

• Bei Regen (R) ist der Rasen nass (N).

• Wenn er bewässert wird (W), ist der Rasen nass (N).

• Wahrscheinlichkeiten – Regen:1/5

– Bewässerung ohne Regen:2/5 – Bewässerung bei Regen:1/100

– Rasen nass bei Regen und Bewässerung:99/100 – nasser Rasen bei Regen ohne Bewässerung:4/5 – nasser Rasen bei Bewässerung ohne Regen:9/10 – nasser Rasen, falls weder Regen noch Bewässerung:0

b. Der Rasen ist nass. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass es regnet?

Übungsaufgaben, Folien und weitere Hinweise zur Vorlesung finden Sie online unter https://informatik.htwk-leipzig.de/schwarz/lehre/ss20/kib.

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