NMTS

Name:

Neuronale Methoden für technische Systeme
Neural methods for technical systems

Veranstaltungsart:

Vorlesung

Inhalt:

Ziel der Veranstaltung ist die Vermittlung der Grundlagen der Datenverarbeitung basierend auf neuronalen Netzen und deren Einsatz für verschiedene technische Anwendungen wie Signalverarbeitung, Diagnose, Modellierung und Regelung.

• Geschichtliche Entwicklung, die einfachste Verarbeitungseinheit: das Neuron.
• Architekturen neuronaler Netze:
  • Hopfield-Modelle;
  • einfache Perzeptrons;
  • Multi-Layer Perzeptrons;
  • dynamische Netze.
• Lernverfahren:
  • Delta-Rule,
  • Backpropagation,
  • Varianten der Backpropagation,
  • Newton- und Levenberg-Marquardt-Lernverfahren.
• Anwendungen:
  • Mustererkennung,
  • Funktionsapproximation.

Zielgruppe:

Student(inn)en im Fachstudium 1. und 2. Studienstufe ab 5. Semester

Umfang:

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung, 4 CP

Termine:

Die Vorlesung findet im Sommersemester statt.

Unterlagen:

Bekanntgabe in der Vorlesung

Leistungsnachweis:

Klausur

Dozenten:

• Dr.-Ing. Mohamed Ayeb