Diese Vorlesung bietet eine Einführung in Algorithmen, deren Arbeitsweise sich an Modellvorstellungen zur Informationsverarbeitung in neuronalen Netzwerken
orientiert. Darüber hinaus wird mit den wichtigsten neueren Modellvorstellungen zur Informationsverarbeitung in biologischen Neuronennetzen vertraut gemacht.
Wesentliches Merkmal neuronaler Algorithmen ist die Beteiligung einer großen Anzahl relativ langsamer, oft einfacher und wenig zuverlässiger, jedoch meist
adaptiver und dicht miteinander vernetzter Einheiten (Neuronen) am Verarbeitungsprozeß, und eine fehlertolerante, adaptive und in der Regel über viele Systemkomponenten verteilte Repräsentation von Information.
Vorgesehene Themen der Vorlesung sind u.a.: Modelle zum Einzelneuron, Lernen in neuronalen Netzen, kompetitive Netzwerke, Multilagen-Perzeption,
Assoziative Speicher sowie Anwendungen dieser Systeme in verschiedenen Bereichen wie Mustererkennung, Computersehen und Robotersteuerung.
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
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Studiengang/-angebot | Gültigkeit | Variante | Untergliederung | Status | Sem. | LP | |
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Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom | (Einschreibung bis SoSe 2004) | ME; BioI; NNet; CV | empfohlen f. alle Hauptfächer, Vertiefungsfach Robotik HS |