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Künstliche Neuronale Netze sind der Versuch, das menschliche Gehirn programmierend nachzubilden. Es wurden verschiedene Methoden des maschinellen Lernens entwickelt, wovon einige ermöglichen, Dinge zu erkennen, die bereits vorab bekannt sind, während andere in einer Art Selbstorganisation hochdimensionales Datenmaterial neu ordnen. | Künstliche Neuronale Netze sind der Versuch, das menschliche Gehirn programmierend nachzubilden. Es wurden verschiedene Methoden des maschinellen Lernens entwickelt, wovon einige ermöglichen, Dinge zu erkennen, die bereits vorab bekannt sind, während andere in einer Art Selbstorganisation hochdimensionales Datenmaterial neu ordnen. | ||
Es werden in diesem Umfeld u.a. folgende Arten vorgestellt: Multilagenperzeptrons, Self-organizing feature maps, rekurrente Netze und entsprechende Weiterentwicklungen. In der Vorlesung werden die notwendigen Grundlagen vermittelt, um im Übungsteil diese in praktischen Beispielen umzusetzen. Hierzu wird eine Programmierumgebung wie Processing oder PD eingesetzt, eventuell auch eine spezielle Software zur Simulation von neuronalen Netzen oder zur automatischen Klassifikation. | Es werden in diesem Umfeld u.a. folgende Arten vorgestellt: Multilagenperzeptrons, Self-organizing feature maps, rekurrente Netze und entsprechende Weiterentwicklungen. In der Vorlesung werden die notwendigen Grundlagen vermittelt, um im Übungsteil diese in praktischen Beispielen umzusetzen. Hierzu wird eine Programmierumgebung wie Processing oder PD eingesetzt, eventuell auch eine spezielle Software zur Simulation von neuronalen Netzen oder zur automatischen Klassifikation. | ||
Der Block setzt sich zusammen aus zweimal drei Tagen mit jeweils 3 Stunden Vorlesung und 2 Stunden Übung. | Der Block setzt sich zusammen aus zweimal drei Tagen mit jeweils ca. 3 Stunden Vorlesung und 2 Stunden Übung. | ||
Das Werkmodul wird als Ergänzung zum Projekt [[GMU:Netze|Netze]] empfohlen | Das Werkmodul wird als Ergänzung zum Projekt [[GMU:Netze|Netze]] empfohlen |
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