Gruppe A: Mi 13 - 15
Gruppe B: Do 9 - 11
Gruppe C: Do 11 - 13
Gruppe D: Fr 9 - 11
Gruppe E: Fr 13 - 15
Nachklausur ist fertig korrigiert.
Klausureinsicht: Mo 20.4.2009, 12:00-13:00 Uhr, R 907
Klausureinsicht: Di 21.4.2009, 10:00-11:00 Uhr, R 907
Termin für die Nachklausur: Do 16.4.2009, 10:00-12:00 Uhr, HS B
Bitte bringen Sie Ihren Studentenausweis und einen Lichtbildausweis mit.
Es gibt 17 Fragen, 4 grosse Fragen (je 12 Punkte erreichbar), 13 kleine Fragen (je 4 Punkte erreichbar).
Neuronale Netze und die dazugehörigen Lernparadigmen sind
wesentliche Bestandteile von intelligenten Systemen.
Sie haben sich in einer Vielzahl von Anwendungen in Wissenschaft
und Industrie bewährt und sind mittlerweile in das normale
Spektrum informationsverarbeitender Techniken eingereiht.
In der Vorlesung werden insbesondere die grundlegenden neuronalen
Netze (MLP, RBF, LVQ, SOM, SVM, ...) und die dazugehörigen
Lernparadigmen in Theorie und anhand von ausgewählten Beispielen
aus der Anwendung vermittelt.
Aktuelle Entwicklungen auf dem Gebiet der neuronalen Netze, die das Potential haben
in Zukunft eine wichtige Bedeutung zu erlangen, werden vorgestellt
und erarbeitet. Zukunftsweisende Trends des Gebietes werden diskutiert.
Ein besonderer Schwerpunkt der präsentierten Techniken und
Anwendungen liegt im Bereich der Funktionsapproximation,
der Mustererkennung und der Steuerungs- und Regelungstechnik mit
Schwerpunkt Robotik.
Voraussetzungen:
Vordiplom. Die Vorlesung richtet sich an Studierende
der Informatik im Hauptstudium, sowie an interessierte Studierende mit Nebenfach Informatik
insbesondere aus den Hauptfächern Biologie, Physik, Mathematik, Psychologie,
Kommunikationsforschung.
Prüfungsmöglichkeit:
Eine aktive und regelmässige Teilnahme an den
Übungen ist Voraussetzung
zur Modulprüfung, nach der neuen DPO [B4].
Die Lehrveranstaltung wird mit 8 Leistungspunkten gewertet.
Universität Bonn, Institute for Computer Science, Departments: I, II, III, IV, V, VI