| Bestandteile |
| Anbieter |
Computer Based Analysis of Social Complexity (http://www.cobasc.de/softcomputing/)
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| Lehrperson |
PD Dr. phil. Christina Klüver
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| SWS | 2 |
Turnus | Wintersemester |
| Sprache | deutsch |
maximale Hörerschaft | unbeschränkt |
| Hörerschaft |
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AI-SE Master >
Bereich 2 (Informatik) >
Modul "Neuronale Netze"
(1.-3. Fachsemester, Wahlpflicht)
-
Lehramt Info GyGe Master >
Wahlpflichtbereich Informatik für das Profil "Systemorientierte Informatik" >
Modul "Neuronale Netze"
(1.-3. Fachsemester, Wahlpflicht)
-
WiInf Master >
Wahlpflichtbereich >
Wahlpflichtmodule der Informatik >
Modul "Neuronale Netze"
(1.-3. Fachsemester, Wahlpflicht)
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empfohlenes VorwissenKeines
LernzieleDie Studierenden - kennen die Grundlogik verschiedener Netzwerke
- sind in der Lage, zu entscheiden, welche Netzwerktopologien sich für bestimmte Probleme eignen
LehrinhalteNeuronale Netze werden auf Grund ihrer Eigenschaften wie Lernfähigkeit, Selbstorganisation und Verarbeitung von Informationen bei unvollständigen Eingaben in vielen Bereichen der Forschung, Technik und Wirtschaft eingesetzt. In der Vorlesung werden die Grundlagen neuronaler Netze vermittelt, die in der Übung vertieft werden.
Literaturangaben- Pattersen, D.W. 1995: Künstliche neuronale Netze: Prentice-Hall, 1996 (Als Einführung geeignet)
- Stoica-Klüver, C., Klüver, J., Schmidt, J., 2009: Die Modellierung von Komplexität durch naturanaloge Verfahren: Soft Computing und verwandte Methoden. Wiesbaden: Vieweg-Teubner
- Zell, A.: Simulation neuronaler Netze. München: Oldenbourg, 2000 (Zur allgemeinen Übersicht)
PrüfungsmodalitätenAbschließende gemeinsame mündliche Prüfung über die Lernziele von Vorlesung und Übung (in der Regel 20 bis 40 Minuten). Die erfolgreiche Teilnahme an der Übung ist als Prüfungsvorleistung Zulassungsvoraussetzung für die Modulprüfung.
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| Anbieter |
Computer Based Analysis of Social Complexity (http://www.cobasc.de/softcomputing/)
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| Lehrperson |
PD Dr. phil. Christina Klüver
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| SWS | 2 |
Turnus | Wintersemester |
| Sprache | deutsch |
maximale Hörerschaft | unbeschränkt |
| Hörerschaft |
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Modul "Neuronale Netze"
(1.-3. Fachsemester, Wahlpflicht)
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Modul "Neuronale Netze"
(1.-3. Fachsemester, Wahlpflicht)
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Modul "Neuronale Netze"
(1.-3. Fachsemester, Wahlpflicht)
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empfohlenes VorwissenProgrammierkenntnisse in JAVA oder C#
LernzieleDie Studierenden - besitzen ein vertieftes Verständnis für Neuronale Netze
- können eigene Modelle entwickeln und selbst implementieren
- sind in der Lage, Modellexperimente zu planen, durchzuführen und zu interpretieren
Lehrinhalte- Vertiefung der Inhalte durch Programmierung eigener Modelle
- Grundlagen von Experimentaldesigns
Literaturangaben- Stoica-Klüver, C., Klüver, J., Schmidt, J., 2009: Die Modellierung von Komplexität durch naturanaloge Verfahren: Soft Computing und verwandte Methoden. Wiesbaden: Vieweg-Teubner
- Schmidt, J., Klüver, C., Klüver, J., 2010: Programmierung naturanaloger Verfahren. Wiesbaden: Vieweg-Teubner
- Klüver, J., Schmidt, J., Stoica, C., 2006: Mathematisch-logische Grundlagen für Informatiker. Bochum-Herdecke: w3l
PrüfungsmodalitätenAbschließende gemeinsame mündliche Prüfung über die Lernziele von Vorlesung und Übung (in der Regel 20 bis 40 Minuten). Die erfolgreiche Teilnahme an der Übung ist als Prüfungsvorleistung Zulassungsvoraussetzung für die Modulprüfung.
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