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392125 Neuronale Netze II (V) (SoSe 2007)

Inhalt, Kommentar

Die Vorlesung Neuronale Netze II setzt die Vorlesung vom WS fort.
Sie vertieft die bisher behandelten Lernmethoden und behandelt
weitere Netzmodelle wie Lokal Lineare Karten, Hyperbolische
Selbstorganisierende Karten, Growing Neural Gas, Radiale Basisfunktionen, sowie
Eigenschaften und Lernverfahren für dynamische rekurrente Netze, insbesondere
zur Zeitserienvorhersage.

Dabei werden häufig Beispiele aus der Mustererkennung herangezogen, um
praktische Aspekte wie Vorverarbeitung, Merkmalselektion, Techniken zur
Konvergenzbeschleunigung und Wahl einer geeigneten Netzarchitektur zu
illustrieren.

Es wird eine zugehörige Blockübung zum Beginn der vorlesungsfreien Zeit im
Anschluss an das Semester durchgeführt, die die theoretischen Aspekte durch
praktische Simulationen und selbständig zu bearbeitende Aufgaben vertieft.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Die Vorlesung wendet sich an Studierende des Diplom-Hauptstudiums,
insbesondere mit Vertiefungsrichtung Mustererkennung und Robotik,
und sie ist Pflichveranstaltung im Modul "Neuronale Netze und Lernen" des
Bachelor-Studiengangs KOI. Die Inhalte der Vorlesung Neuronale Netze I werden
als Vorkenntnisse vorausgesetzt.

Externe Kommentarseite

http://niwww.techfak.uni-bielefeld.de/wiki/index.php/PUBLIC:NeuroII

Lehrende

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Klausuren

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Fachzuordnungen

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Kognitive Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Neuronale Netze und Lernen Pflicht 6. 3 benotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom (Einschreibung bis SoSe 2004) ME; NNet; RT; MMK   HS
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom (Einschreibung bis SoSe 2004) Biologie; Robotik; Physik   HS
Konkretisierung der Anforderungen
Keine Konkretisierungen vorhanden
Lernraum
Teilnehmer*innen
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Sonstiges