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Beschreibung |
KursbeschreibungDer Kurs richtet sich an Studentinnen und Studenten im Hauptstudium Informatik. Er führt in die konzeptionellen Grundlagen künstlicher neuronaler Netze ein, mit denen biologische neuronale Netze modelliert werden, und stellt die Verbindung zu anderen Methoden des "Soft-Computing" her. Nach einer Einordnung des Fachgebietes werden in einem ersten Grundkapitel wichtige Begriffe der Mustererkennung, einem der zentralen Anwendungsgebiete für neuronale Netze, besprochen. Die für das weitere Verständnis des Kurses grundlegende Kurseinheit 2 vermittelt das Basiswissen zu neuronalen Netzen. Sie informiert über Prinzipien in biologischen Systemen, beschreibt Basiskomponenten von künstlichen neuronalen Netzen und demonstriert deren Funktionsweise anhand einer einfachen Lernarchitektur. Die Kurseinheiten 3-5 stellen verschiedene Netzmodelle aus dem Bereich des überwachten und selbstorganisierenden Lernens vor (u.a. Backpropagation, Kohonen-Netze und ART). Kurseinheit 6 behandelt Netze, die auf statistischen Methoden basieren. Kurseinheit 7 sowie Kombinationen von Neuro-Ansätzen mit anderen Verfahren der "Computational Intellicence" (Fuzzy-Logik und Genetische Algorithmen).
Für folgende Informatik-Studiengänge vorgesehen: B (über Katalog M), D, M, MC, Z. |
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FernUniversität in Hagen, 58084 Hagen, Telefon: +49 2331 987-01, E-Mail: fernuni@fernuni-hagen.de