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Modulhandbuch ab WS 2014/15

Modul CS4405 T

Modulteil: Neuroinformatik (NeuroInfa)

Dauer:


1 Semester
Angebotsturnus:


Jedes Sommersemester
Leistungspunkte:


4
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Master Informatik 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Modulteil eines Wahlmoduls), Informatik/Elektrotechnik, Beliebiges Fachsemester
  • Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2020 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester
  • Master Medizinische Informatik 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester
  • Master Biophysik 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Vertiefung, 2. Fachsemester
  • Master IT-Sicherheit 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master Medizinische Informatik 2014 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester
  • Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2014 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Modulteil eines Wahlmoduls), Informatik/Elektrotechnik, 2. Fachsemester
  • Master Informatik 2014 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • CS4405-Ü: Neuroinformatik (Übung, 1 SWS)
  • CS4405-V: Neuroinformatik (Vorlesung, 2 SWS)
Workload:
  • 45 Stunden Präsenzstudium
  • 55 Stunden Selbststudium
  • 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
Lehrinhalte:
  • Überblick über das Gehirn, Neurone und (abstrakte) Neuronenmodelle
  • Lernen mit einem Neuron: * Perzeptrons * Max-Margin-Klassifikation * LDA und logistische Regression
  • Netzwerkarchitekturen: * Hopfield-Netze * Multilayer-Perzeptrons * Deep Learning
  • Methoden des unüberwachten Lernens: * k-means, Neural Gas und SOMs * PCA & ICA * Sparse Coding
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Die Studierenden verstehen die grundsätzliche Funktionsweise eines Neurons und des Gehirns.
  • Sie kennen abstrakte Neuronenmodelle und können für die unterschiedlichen Ansätze Einsatzgebiete benennen.
  • Sie können die grundlegenden mathematischen Techniken anwenden, um Lernregeln aus einer gegebenen Fehlerfunktion abzuleiten.
  • Sie können die vorgestellten Lernregeln und Lernverfahren anwenden und teilweise auch implementieren, um gegebene praktische Probleme zu lösen.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Prüfungsform hängt vom übergeordneten Modul ab
Modulverantwortlicher:
  • Siehe Hauptmodul
Lehrende:
Literatur:
  • S. Haykin: Neural Networks - London: Prentice Hall, 1999
  • J. Hertz, A. Krogh, R. Palmer: Introduction to the Theory of Neural Computation - Addison Wesley, 1991
  • T. Kohonen: Self-Organizing Maps - Berlin: Springer, 1995
  • H. Ritter, T. Martinetz, K. Schulten: Neuronale Netze: Eine Einführung in die Neuroinformatik selbstorganisierender Netzwerke - Bonn: Addison Wesley, 1991
Sprache:
  • Wird nur auf Deutsch angeboten
Bemerkungen:

Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein.

(Ist Modulteil von CS4410, CS4511)
(Ist gleich CS4405)

Zulassungsvoraussetzungen zum Modul:
- Keine

Zulassungsvoraussetzungen zur Prüfung:
- Erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben während des Semesters

Letzte Änderung:
28.10.2019

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