Nummer71522LeitungRuedi Stoop Institut für NeuroinformatikECTS3.0UnterrichtsspracheDeutschZielsetzungKenntnis
- der Methoden und Anwendungsgebiete der Neuroinformatik
Verständnis
- der Funktionsweise der grundlegenden neuronalen Modelle
Fähigkeit
- zur Abschätzung des Einsatzes von neuronalen Modellen
- zur Implementation der wichtigsten neuronalen Modelle
- zur Problemlösung mit neuroinformatischen MittelnInhalt- Mathematische Grundlagen / Werkzeuge (matlab)
- Biologische und künstliche Neuronen
- Historische Modelle (Perceptron, Adaline)
- Das Multilayer Perceptron
- Topologieerhaltende Abbildungen (Kohonen)
- Lernende Vektorquantisierung (Kohonen)
- Rekursive Modelle (Hopfield, Boltzmann)
- Hardware und Simulatoren für neuronale NetzeLehrformVorlesung (50%), Gruppen- und Einzelübungen (50%)