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Digitale Medien-Ansicht

Modulnummer
M-MI-d
Modulbezeichnung
Soft Computing
Titel (englisch)
Soft Computing
Pflicht/Wahl
Wahlpflicht
Erklärung
CP
4
Berechnung des Workloads
Turnus
i. d. R. angeboten in jedem WiSe
Dauer
ein Semester
Form
2 SWS S
Prüfung
i. d. R. mündlicher Vortrag, Handout
Anforderungen
Lernziele
  • Formale Methoden zum Umgang mit unsicherem Wissen kennen, definieren und verstehen könnnen
  • Zentrale Methoden des Schlussfolgerns in intelligenten Systemen kennen und verstehen können.
  • Grundlegende neuronale Netzarchitekturen und formale Methoden neuronaler Verarbeitung kennen und verstehen können
  • Den praktischen Einsatz wissensbasierter und neuronaler Methoden beispielhaft kennen und diskutieren können.
  • Hybride Systemarchitekturen, bei denen wissensbasierte und neuronale Ansätze integriert werden, beispielhaft kennen können.
  • Forschungsorientierte Literaturarbeit leisten können.
  • Forschungsarbeiten in englischer Sprache verstehen und im Plenum als Vortrag präsentieren können.
Lerninhalte
  • Kalküle zum Umgang mit unsicherem Wissen

  • Reasoning-Strategien in wissensbasierten Systemen ( z.B. informationsbasierte Strategien, hypothesengetriebene Strategien, Einbeziehung von Kosten und Nutzen)

  • Anwendungsbeispiele

  • Neuronale Netze

    • Prinzipien, Architekturen und Lernverfahren 1
    • Theoretische Grundlagen: Perceptron, Multilayer Perceptron, Lineare Separierbarkeit, Feed-forward Netze, Backpropagation
    • Anwendungsbeispiele
  • Hybride Systeme 1 - Architekturen und Anwendungen

Quellen
  • Shafer: A Mathematical Theorie of Evidence (1976)
  • Jensen: Bayesian networks and decision Graphs
  • Rojas: Theorie der neuronalen Netze (1996)
  • Russel, Norvig: Artificial Intelligence: A modern approach (1995)
  • ca. 10 Fachartikel zum Thema „Umgang mit unsicherem Wissen“
Sprache
Deutsch
Bemerkung
Zuletzt geändert
2018-03-21 15:42:57 UTC
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