Introduction to Computational Intelligence

Link zum Moodle

• Stand: 25.04.2021, 16:00h:
  Klausureinsicht: Voraussichtlich am 28.04.2021 erhalten Sie eine Kopie der korrigierten Klausur und die Musterlösung per Email. Am Freitag, den 07. Mai 2021, 13-14 Uhr findet eine Online-Sprechstunde statt, in der mögliche Unklarheiten bei der Bewertung beseitigt werden können. Der Zoom-Link steht im Moodle.
• Stand: 29.03.2021, 12:00h:
  Password: bC6PpjlgS95Nknsv
  
• Stand 22.03.2021, 17:00h:
  Zur Klausur benötigen Sie:
  HW: Rechner, Internet, Webcam, Mikrofon.
  SW: Adobe Reader (oder vergleichbar). Sie müssen formular-basiertes PDF ausfüllen können! Das sollten Sie testen mit der Testklausur, Passwort: EasyPassword.
• Stand 05.03.2021, 11:00h: (Erinnerung)
  Das Datum für die 2. Online-Klausur ist Montag, 29. März 2021, 12:00 - 13:30h. Anmeldefrist: 2 Wochen vor der Klausur. Die Anmeldung erfolgt via BOSS für die Studiengänge Automation & Robotics, Data Science, Informatik und Statistik; für alle anderen Studiengänge erfolgt die Anmeldung per E-mail an den Professor.
  Wichtig: Keine Teilnahme an der Klausur ohne vorherige Anmeldung! Wie üblich kann man sich bis einen Tag vor der Klausur wieder abmelden.
• Stand: 04.03.2021, 18:30h:
  Die Ergebnisse der 1. Klausur sind in BOSS einsehbar. Notenspiegel: download; Notenschlüssel: download
• Stand: 19.02.2021, 8:30h:
  Das Passwort ist im Moodle hinterlegt.
• Stand 18.02.2021, 15:00 Uhr:
  Letzte Informationen (z.B. zoom link) und die verschlüsselten Klausuren wurden per email verschickt. Sollten Sie bis heute um 17:00h die Klausur nicht erhalten haben, dann melden Sie sich beim Dozenten (aber schauen Sie erst in Ihren SPAM-Ordner!).
• Stand 10.02.2021, 01:00 Uhr:
  Wie in der Vorlesung angekündigt, führen wir heute um 10:15 Uhr eine Testklausur durch.
  Alle Studierende, die für die Prüfung am 19.02.2021 angemeldet sind, sollten eine E-Mail mit der Testklausur erhalten haben.
  Die verschlüsselte Testklausur können Sie auch hier herunterladen. Das Passwort wird um 10:20 Uhr veröffentlicht: EasyPassword
  Die aktuelle Planung zum Ablauf der Prüfung am 19.Feb. 2021 finden Sie hier.
• Stand 02.02.2021, 16:00 Uhr:
  Die Online-Prüfung wird mit Hilfe einer formularbasierten PDF-Datei realisiert. Um mit dieser Art von Datei arbeiten zu können, ist es erforderlich, dass der kostenlose Adobe Reader auf Ihrem Computer läuft. Ansonsten können Sie die Formularfelder nicht online ausfüllen!
  Zusätzlich benötigen Sie einen Internetzugang, eine Kamera und ein Mikrofon. Wir werden eine Zoom-Sitzung nutzen, um Ihre Identität zu überprüfen und einen Kanal zur Kontaktaufnahme mit dem Betreuer bereitzustellen. Die Identitätsprüfung erfolgt individuell in einem Zoom-Breakout-Raum vor Beginn der Prüfung. Nach der Identitätsprüfung können Sie Kamera und Mikrofon ausschalten.
  Die PDF-Datei wird Ihnen am Tag vor der Prüfung zugesandt. Die Prüfung ist verschlüsselt; das Passwort wird zu Beginn der Prüfung auf der Webseite der Vorlesung veröffentlicht. Wenn die Prüfungszeit vorbei ist, sollten Sie die Datei speichern, bevor Sie sie per E-Mail an eine vorgegebene Adresse schicken.
  Wir werden dieses Verfahren mit allen angemeldeten Teilnehmern am Mittwoch, 10-Feb-2021, 10:15 Uhr, testen. An diesem Termin findet daher keine Vorlesung statt.
  Wichtig: Ohne ordnungsgemäße Anmeldung können Sie nicht an der Prüfung teilnehmen. Der Anmeldeschluss ist am Freitag, 05-Feb-2021. Die Anmeldung erfolgt über BOSS (Informatik, Automation und Robotik, Data Science, Statistik) oder per E-Mail (alle anderen Studiengänge) an Prof. Rudolph. Eine Abmeldung ist wie üblich bis einen Tag vor der Prüfung möglich.
• Stand 28.01.2021, 13:00 Uhr:
  Die schriftlichen Prüfungen in diesem Semester werden als Online-Klausuren im "Open Book"-Format durchgeführt. Sie finden zu den bereits veröffentlichten Terminen statt (siehe unten). Anmeldeschluss ist 2 Wochen vor der Prüfung, d.h. am 5. Februar 2021 (meist über BOSS). Sie können sich ab sofort anmelden. Die Berechtigung zur Anmeldung wird später überprüft. Abmeldungen sind bis zu 1 Tag (!) vor der Prüfung möglich.
  Es ist noch nicht entschieden, ob die Prüfung formularbasiert als PDF per E-Mail oder über die Moodle-Infrastruktur erfolgen wird. Die Fragen in der Prüfung werden in beiden Fällen die gleichen sein, aber die Art der Fragen wird etwas anders sein als in den vergangenen Jahren, um die Notwendigkeit zu vermeiden, mathematische Formeln zu schreiben oder Grafiken zu erstellen.
  Weitere Details werden in Kürze folgen.
• Stand 31.12.2020, 12:00 Uhr:
  Klausurtermine: Freitag 19.02.2021 und Montag 29.03.2021 (vorbehaltlich Corona-Einschränkungen!).
  Wegen der Corona Pandemie könnten die Klausuren auf gegenwärtig unbestimmte Zeit verschoben werden.
• Stand 23.10.2020, 23:00 Uhr:
  Der Link zum Vorlesungsstream ist im Moodle hinterlegt.
• Stand 11.10.2020, 18:00 Uhr:
  Wegen der Corona-Pandemie ist ein Online-Betrieb notwendig. Um sich auf den Vorlesungsstream aufschalten zu können, müssen Sie sich vorher registrieren. Dies geschieht im Moodle via den Webseiten der Übung (Link s.u.). Sie erhalten dann weitere Informationen über die dort hinterlegte (unimail-) email-Adresse.
  Achtung: Eine Versendung der Zugangsinformationen erfolgt nur über ihre unimail-Adresse! Sollten Sie noch keine unimail-Adresse haben, so melden Sie sich als Gast im Moodle an und benachrichtigen Sie den Dozenten der Übung.

Studiengang	Abschluss	Typ der Prüfung	Anforderungen
Informatik,	Bachelor	: Modul	-> schriftliche Prüfung (90 min)
Automation & Robotics,	Master	: Modul	-> schriftliche Prüfung (90 min)
alle anderen,	Master/Bachelor	: Modul	-> schriftliche Prüfung (90 min)

Beschreibung:

Computational Intelligence wird klassischerweise als Sammelbegriff für künstliche neuronale Netze, Fuzzy Logik und evolutionäre Algorithmen vermittelt. In der Veranstaltung werden wesentliche Grundlagen in allen Gebieten diskutiert.

Grundlagen künstlicher neuronaler Netze: McCulloch-Pitts-Netze, Perzeptron, RBF-Netze, Hopfield-Netze, Faltungsnetze, rekurrente Netze.
Grundlagen der Fuzzy Logik: Fuzzy Mengen, Fuzzy Logik, Inferenzen, Fuzzy Zahlen.
Grundlagen evolutionärer Algorithmen: algorithmische Grundlagen, Parametrisierung, Analysemethoden, Grenzen der Anwendbarkeit

Studierende sollen einen Überblick über die verschiedenen Aspekte der Computational Intelligence erhalten und in allen drei Bereichen (künstliche neuronale Netze, Fuzzy Logik und evolutionäre Algorithmen) die wesentlichen Elemente kennen, sie einsetzen und für konkrete Anwendungen anpassen können. Sie sollen in der Lage sein einzuschätzen, wo Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der Einsetzbarkeit bestehen.

Foliensätze:

	Einleitung (und Organisatorisches)
04.11.2020	Fuzzy Systems I
11.11.2020	Fuzzy Systems II
18.11.2020	Fuzzy Systems III					(modifiziert: Folien 9, 10)
25.11.2020	Fuzzy Systems IV
02.12.2020	Evolutionary Algorithms I
09.12.2020	Evolutionary Algorithms II
16.12.2020	Evolutionary Algorithms III
06.01.2021	Evolutionary Algorithms IV
13.01.2021	Neural Networks I
20.01.2021	Neural Networks II
27.01.2021	Neural Networks III
03.02.2021	Neural Networks IV
10.02.2021	Technische Klausurprobe

Literatur:

• A.E. Eiben and J.E. Smith: Introduction to Evolutionary Algorithms. Corrected 2nd printing. Springer 2007.
• Raul Rojas: Neural Networks - A Systematic Introduction. Springer 1996. Available online.
• Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville: Deep Learning. MIT Press 2017.
• G.J. Klir und B. Yuan: Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. Prentice Hall 1995.
• F. Höppner, F. Klawonn, R. Kruse und T. Runkler: Fuzzy Cluster Analysis. Wiley 1999.
• Amit Konar: Computational Intelligence: Principles, Techniques and Applications. Springer 2005.

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