Modultitel
- Vertiefung Neuronale Netze
Modultitel (Englisch)
- Advanced Lectures on Artificial Neural Networks
Lehrveranstaltungen des Moduls
- Vertiefung Neuronale Netze (Vorlesung (und Übungen), 3 SWS)
Modulverantwortliche(r)
Lehrinhalte
Aufbauend auf dem Modul „Neuronale Netze und Lernen“ werden die dort betrachteten Lernverfahren einer genaueren theoretischen Betrachtung unterzogen. Unterschiedliche Optimierungsziele, wie Maximum-Likelihood oder Least-Squares werden in Beziehung zu den entsprechenden Lernverfahren gestellt. Desweiteren werden weitere Lernverfahren basierend auf topologische Merkmalskarten (SOM, GNG, LLM, etc.) dargestellt und rekurrenter Netze als Basis zur Verarbeitung von Zeitserien eingeführt.
Kompetenzen
Das Modul vermittelt ein tieferes Verständnis des Zusammenhangs von Lernverfahren und Optimierungsziel und bietet einen Einblick in moderne Ansätze zum Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen. Teilnehmer sollen in der Lage versetzt werden, die besprochenen Lernverfahren problemspezifisch anzupassen und erfolgreich einzusetzen.
Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)
eine benotete Einzelleistung (ohne Übungen) oder
eine benotete und eine unbenotete Einzelleistung (mit Übungen)
Prüfungsformen
Variante 1:
- benotete mündliche Prüfung über die Inhalte der Vorlesung
Variante 2:
- Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbezogen gestellt werden (50% der erzielbaren Punkte). Die Übungsaufgaben im Rahmen des Portfolios werden in der Regel wöchentlich ausgegeben.
- benotete mündliche Prüfung über die Inhalte der Vorlesung
Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten
Variante 1: Bestehen der mündlichen Prüfung ergibt 5 LP.
Variante 2: Erfolgreiches Bearbeiten der Übungsaufgaben ergibt 1,5 LP, Bestehen der mündlichen Prüfung ergibt 3,5 LP.
Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
| Variante 1 (ohne Übungen): Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Vorbereitung auf die Modulprüfung gesamt: 150h = 5 LP |
3 SWS x 16 Wochen 3h/Woche x 16 Wochen |
= 45h = 45h = 60h |
| Variante 2 (mit Übungen): Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Übungen Bearbeitung der Übungsaufgaben Vorbereitung auf die Modulprüfung gesamt: 150h = 5 LP |
2 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen 1 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen |
= 30h = 30h = 15h = 30h = 45h |
Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse
Neuronale Netze und Lernen
Modultyp und Verwendbarkeit
Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge
- Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Informatik)
- Intelligente Systeme (Vertiefung Intelligente Systeme)
Dauer des Moduls / Angebotsturnus
Beginn: Sommersemester
Turnus: jährlich