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System Engineering-Ansicht

Modultyp
Pflichtmodul Wahlbereich
Spezialisierungsbereich Anzahl Semesterwochenstunden CP Angeboten in jedem
V Ü S P Proj. Anzahl
Advanced Soft Computing
0 0 2 0 0 2 4 i. d. R. angeboten in jedem SoSe
Advanced Soft Computing         Berechnung des Workloads
Vorgesehenes Semester ab 1. Semester
Lernziele

  • Formale Prinzipien zum Entscheiden und Schlussfolgern mit unsicherem Wissen definieren, verstehen und beurteilen können.
  • Formale Prinzipien technischer neuronaler Netze verstehen.
  • Die erlernten formalen Methoden auf praktische Anwendungen abbilden können.
  • Die methodischen Grundlagen und Architekturen zur Integration von wissensbasierten und neuronalen Systemen beschreiben und bewerten können.
  • Forschungsorientierte Literaturarbeit leisten können.
  • Ergebnisse aus der Literatur verstehen und präsentieren können.
  • Problemorientiert und interdisziplinär denken können.

Lerninhalte

  • Fortgeschrittene Methoden zur Entwicklung wissensbasierter Systeme

    • Schwerpunkte: Dynamischer Umgang mit unsicherem Wissen
    • Entscheidungs- und Schlussfolgerungsstrategien
    • Fortgeschrittene Methoden zur Entwicklung neuronaler Systeme. Prinzipien, Architekturen und Lernverfahren (u.a. SOM, Radiale Basisfunktionen)
  • Methoden zum Clustern, Klassifizieren

  • Hybride Systeme: Design und Anwendung

    • Taxonomien hybrider Systeme
    • Architekturen zur Integration von bottom up und top down Prozessen
    • Beispielsysteme, Entwicklungs-Tools und Environments

Prüfungsformen

i. d. R. mündlicher Vortrag und Handout

Dokumente (Skripte, Programme, Literatur, usw.)

  • Rojas: Theorie der neuronalen Netze (1996)
  • Russell, Norvig: Artifical Intelligence: A modern approach (1995)
  • ca. 10 Fachartikel zum Thema “Uncertainty Modeling and Decision making”
  • Goonatilake, Khebbal: Intelligent Hybride Systems (1995)
  • ca. 5 Fachartikel zum Thema „Hybride Systeme“

Lehrende: Prof. Dr. K. Schill Verantwortlich: Prof. Dr. K. Schill
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