Neuroinformatik,

Ruedi Stoop Institut für Neuroinformatik

Kenntnis - 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 Mitteln

- 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 Netze

Vorlesung (50%), Gruppen- und Einzelübungen (50%)