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392140 Grundlagen Neuronaler Netze (V) (WiSe 2013/2014)

Inhalt, Kommentar

Die Vorlesung Neuronale Netze und Lernen I beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit Grundfragen des künstlichen Lernens und Standardalgorithmen der Neuronalen Netze. Dabei werden sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen u.a. mit folgenden Themen behandelt: Allgemeines Lernszenario und wahrscheinlichkeitsbasierte Modellierung (Bayes-Regel, Likelihood), lineare Modelle für Regression und Klassifikation incl. Perzeptron, verschiende Algorithmen zum Multi-Lagen-Perzeptron (MLP), Hebb-Regel, Self-Organizing-Map, Hopfield-Netze.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Algorithmen und Datenstrukturen, Vertiefung Mathematik

Literaturangaben

Im Vergleich zu vorherigen Vorlesungen wird es einige substantielle Änderungen geben.
Der erste Teil wird sich zunächst am Buch
C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006
orientieren. Die Einführung basiert auf Kapitel 1, dann Kap. 3.1-3.3 (linear Models für Regression), dann Kap 4.1. /4.2. (für Klassifikation) , Kap 5. (feedforward neural networks), und vertieft Verfahren zur Verbesserung/Beschleunigung des Lernens (nicht im Bishop ehandelt). Es wird empfohlen, das (recht preiswerte) Buch anzuschaffen, insbesondere für diejenigen, die planen im Master weiter zu studieren.

Lehrende

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Klausuren

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-NN Grundlagen Neuronaler Netze Neuronale Netze und Lernen I benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Bioinformatik und Genomforschung / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Grundlagen Neuronaler Netze Wahlpflicht 5. aktive Teilnahme  
Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Nebenfach Grundlagen Neuronaler Netze; Neuronale Netze und Lernen Wahlpflicht 5. aktive Teilnahme  
Intelligente Systeme / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Neuronale Netze und Lernen Wahlpflicht 1. aktive Teilnahme  
Kognitive Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Neuronale Netze und Lernen Pflicht 5. aktive Teilnahme  
Molekulare Biotechnologie / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Grundlagen Neuronaler Netze Wahlpflicht 5. aktive Teilnahme  
Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Neuronale Netze und Lernen Wahlpflicht 5. aktive Teilnahme  
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom (Einschreibung bis SoSe 2004) Robotik; Physik; Biologie; NNet; ME   Teilleistung mündliche Prüfung möglich HS
Naturwissenschaftliche Informatik / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Neuronale Netze Wahlpflicht 1. aktive Teilnahme  
Studieren ab 50    
Konkretisierung der Anforderungen
Keine Konkretisierungen vorhanden
Lernraum
Teilnehmer*innen
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Sonstiges