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10 Credit points
For information on the duration of the modul, refer to the courses of study in which the module is used.
Die Fähigkeiten biologischer Gehirne übertreffen die leistungsfähigsten Computer der heutigen Generation in Bezug auf Routinefunktionen wie der visuellen und auditiven Verarbeitung sowie der Bewegungskontrolle. Die Gründe für die Diskrepanz zwischen biologischen und künstlichen Systemen konnte bisher noch nicht vollständig aufgeklärt werden. Das Verständnis der Grundlagen biologischer Informationsverarbeitung und die Möglichkeit diese in Form von Hardware zu implementieren sind entscheidend für neuartige Techniken der Informationsverarbeitung.
Neuromorphic engineering versucht die Organisations- und Funktionsprinzipien von Informationsverarbeitung, wie sie in der Biologie beobachtet werden können, zum Aufbau neuromorpher Systeme zu nutzen. Neuromorphe Systeme führen robuste und solide Rechenprozesse aus und machen damit dezentralisierte, kollektive, selbst-organisierte, ereignisgesteuerte Mechanismen deutlich. Die Bausteine dieser Systeme sind analoge Schaltkreise, in denen Transistoren meist in schwacher Inversion (unterhalb des Schwellenwertes) betrieben werden. Hierbei können ihre exponentiellen Strom-Spannungs-Kennlinien und niedrige Spannungen ausgenutzt werden. Diese Eigenschaften erlauben die Implementierung von hochgradig parallelverarbeitende, mit Niedrigleistung feuernden, rekurrenten neuronalen Netzwerken als auch effizienter Sensoren.
Die Studierenden sollen sich mit neuromorphen Chip-Design und -Layout unter Einsatz von CAD Softwaretools vertraut machen. Das Design eines kleinen, aber vollständigen neuromorphen Chips wird das Ziel der Studierenden im zweiten Teil des Moduls sein.
Dieses Modul greift Grundlagen des neuromorphen Chip-Design und -Layouts unter Einsatz von CAD Softwaretools auf. Die Studierenden werden ihr im Modul Neuromorphic Engineering I angeeignetes Wissen in den Bereichen schematisches Design, Simulation und Layout-Design von neuromorphen Schaltkreisen anwenden. Die Gestaltung eines kleinen neuromorphen Chip wird in Gruppenarbeit stattfinden.
Grundlegende mathematische Kenntnisse
Vorausgesetzte Module:
39-Inf-NE1: Neuromorphic Engineering 1
Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Module structure: 2 SL, 0-1 bPr, 0-1 uPr 1
| Allocated examiner | Workload | LP2 |
|---|---|---|
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Teaching staff of the course
Neuromorphic Engineering II
(tutorial (in connection with lecture/seminar))
Vor der praktischen Einheit im Labor wird wöchentlich eine Übung stattfinden, um wichtige Inhalte der Vorlesung zu wiederholen und um sich auf das Praktikum vorzubereiten. Vor der Teilnahme an der praktischen Einheit sollen die Studierenden ihre Übungen alleine und vollständig abgeschlossen haben. |
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Teaching staff of the course
Neuromorphic Engineering II
(internship)
Die Vorlesung wird durch ein wöchentliches Praktikum ergänzt. Die Übungen im Labor werden in Einer- oder nach Absprache mit dem/r Lehrenden in Zweier- und Dreiergruppen stattfinden. Ein Protokoll soll innerhalb einer Woche nach jedem Praktikumstermin eingereicht werden. |
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In einigen Studiengängen der Technischen Fakultät kann die Modulprüfung nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden (s. Erläuterungen zu den Modulelementen und die jeweilige FsB). Wird die unbenotete Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Erläuterungen zu dieser Prüfung siehe unten (benotete Prüfungsvariante).
Bisheriger Angebotsturnus war jedes Sommersemester.
| Degree programme | Recommended start 3 | Duration | Mandatory option 4 |
|---|---|---|---|
| BioMechatronics / Master of Science [Prüfungsordnung vom 15.09.2015 mit Änderung vom 02.10.2017] | 1. o. 2. o. 3. | one semester | Compulsory optional subject |
| Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] | 2. | one semester | Compulsory optional subject |
| Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014] | 2. | one semester | Compulsory optional subject |
| Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] | 2. | one semester | Compulsory optional subject |
| Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017] | 2. | one semester | Compulsory optional subject |
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