Arbeitsaufwand:
180 h
|
Nummer INF3154 |
Titel Einführung in Neuronale Netze |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
|---|---|---|
| ECTS | 6 | |
|
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
| Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
| Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
| Unterrichtssprache | Englisch | |
| Prüfungsform | Klausur |
|
| Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
| Inhalt | In der Vorlesung werden nach einer kurzen Einführung in die biologischen Grundlagen die wichtigsten Algorithmen künstlicher neuronaler Netze und ihre Theorie vorgestellt. In der Übung werden die theoretischen Kenntnisse durch Lösung praktischer Aufgaben mit Simulatoren für neuronale Netze vertieft. |
|
| Qualifikationsziele | Ziel dieses Moduls ist, Grundlagenwissen über neuronale Netze zu vermitteln. Die Studierenden lernen die wichtigsten Netzmodelle und ihre Eigenschaften kennen. Sie lernen, damit Mustererkennungsprobleme (Klassifikation, Regression) zu lösen. Teilweise programmieren sie auch Netzmodelle selbst bzw. nutzen moderne Simulatoren (JavaNNS, JMatlab). |
|
| Vergabe von Leistungspunkten/Benotung |
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%) |
|
| Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
| Dozent/in | Zell | |
| Literatur / Sonstiges | Skriptum zur Vorlesung, und Lehrbuch A. Zell: Simulation neuronaler Netze, Oldenbourg-Verlag |
|
| Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
| Geplant für | Sommersemester 2025 | |
| Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 | |