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Lehrstuhl für Algorithm Engineering (Ls11)
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Günter Rudolph: Vorlesung Introduction to Computational Intelligence (WS 2018/19)

Introduction to Computational Intelligence

(Wahlmodul INF-BSc-305 bzw. AR-MSc-306)

Wintersemester 2018/19

Prof. Dr. Günter Rudolph



Termin:    
Mittwoch 10:15 - 11:45 Campus Nord, OH12, E.003
Beginn: Mittwoch, 10.10.2018

Neuigkeiten:


Klausur:
  • 1. Termin: Dienstag, 12.02.2019, 08:15 - 09.45 Uhr. Ort: HG II, HS 1.
    Ergebnisse: sind via BOSS einsehbar oder bei zuständiger Prüfungsverwaltung zu erfragen.
    Notenschlüssel: download
    Klausureinsicht: Dienstag, 26.02.2019, 15:00h - 16:00h. Ort: OH 14, E 04.

  • 2. Termin: Montag, 18.03.2019, 11:15h - 12:45h. Ort: HG II, HS 5.

    Anmeldung für Studiengänge Informatik und Automation & Robotics via BOSS.
    Andere Teilnehmer melden sich bitte per email an Marius Bommert an:
    Bitte geben Sie Ihren Namen, die Matrikelnummer und den Studiengang an!
    Verwenden Sie Ihre unimail-Adresse!

    Anmeldeschluss: 2 Wochen vor der Klausur.

    Abmeldung auf gleichem Weg wie die Anmeldung (BOSS bzw. email). Gemäß aktuellem Hochschulgesetz können Sie sich bis 1 Tag vor der Klausur wieder abmelden!

    Hinweis zur Anmeldung:
    • BSc Informatik: Eine Anmeldung ist nur bei eingetragener Studienleistung möglich.
    • BSc Angew. Informatik: Eine Anmeldung ist nur bei eingetragener Studienleistung möglich. Sollte eine Anmeldung via BOSS trotzdem nicht möglich sein, so melden Sie sich bitte schriftlich bei Team 1 in der Prüfungsverwaltung an.
    • MSc Automation & Robotics: Eine Anmeldung ist auch bei nicht eingetragener Studienleistung möglich. Die Überprüfung erfolgt erst nach Ablauf der Anmeldefrist. Sie erhalten dann ggf. Nachricht von der Prüfungsverwaltung.
    • Alle anderen Studiengänge: Eine Anmeldung per email ist auch bei nicht vorhandener Studienleistung möglich. Die Überprüfung erfolgt erst nach Ablauf der Anmeldefrist. Sie erhalten dann ggf. Nachricht von unserer Seite.




Übungen: Marius Bommert (M.Sc.), LS 11 (Webseiten)

Unterrichtssprache: Englisch.
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Prüfungen:
StudiengangAbschluss  Typ der PrüfungAnforderungen
Informatik,Diplom: Leistungsnachweis  -> Übungsschein
Informatik,Diplom: Fachprüfung-> schriftliche Prüfung (90 min)
Informatik,Bachelor: Modul-> schriftliche Prüfung (90 min)
Automation & Robotics,Master: Modul-> schriftliche Prüfung (90 min)
alle anderen,Master/Bachelor: Modul-> schriftliche Prüfung (90 min)

Klausurtermine
1. Termin: Dienstag, 12.02.2019, 08:15 - 09.45 Uhr, HG II, HS 1.
2. Termin: Montag, 18.03.2019.



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, Hopfield-Netze, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Backpropagation.
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:
Die Folien zur Organisation der Veranstaltung sind im 1. Foliensatz vom 10.10.2018.
10.10.18 Artificial Neural Networks I  
17.10.18 Artificial Neural Networks II  
24.10.18 Artificial Neural Networks III  
31.10.18 Fuzzy Systems I  
07.11.18 Fuzzy Systems II  
14.11.18 Fuzzy Systems III  
21.11.18 Fuzzy Systems IV  
05.12.18 Evolutionary Algorithms I  
12.12.18 Evolutionary Algorithms II  
19.12.18 Evolutionary Algorithms III  
09.01.19 Evolutionary Algorithms IV  
16.01.19 Swarm Intelligence  

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.
  • 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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