Mit der Vorlesung "Vertiefung Neuronale Netze" werden die im Modul "Neuronale Netze und Lernen" erworbenen Grundkenntnisse im Bereich neuronaler Netze und Lernalgorithmen weiter vertieft. Insbesondere werden weitere Netzmodelle wie Lokal Lineare Karten, Hyperbolische Selbstorganisierenden Karten, Growing Neural Gas, Radiale Basisfunktionen, sowie Eigenschaften und Lernverfahren für dynamische rekurrente Netze, insbesondere zur Zeitserienvorhersage behandelt.
Dabei werden häufig Beispiele aus der Mustererkennung herangezogen, um praktische Aspekte wie Vorverarbeitung, Merkmalselektion, Techniken zur Konvergenzbeschleunigung und Wahl einer geeigneten Netzarchitektur zu illustrieren.
Modul "Neuronale Netze und Lernen"
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
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Studiengang/-angebot | Gültigkeit | Variante | Untergliederung | Status | Sem. | LP | |
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Intelligente Systeme / Master | (Einschreibung bis SoSe 2012) | Vertiefung Neuronale Netze | Wahlpflicht | 2. | 5 | benotet HS | |
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom | (Einschreibung bis SoSe 2004) | Robotik; NNet; ME | Teilleistung mündliche Prüfung möglich HS | ||||
Naturwissenschaftliche Informatik / Master | (Einschreibung bis SoSe 2012) | Vertiefung Neuronale Netze | Wahlpflicht | 2. | 5 | benotet |