Fuzzy

Fuzzy Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen (V2+Ü1)

Vorlesung V2
Termin Dienstag, 11:40 – 13:20 Uhr (Beginn 18.10.2016)
Ort S3|11 006
Dozent Prof. Dr.-Ing. J. Adamy
Übung Ü1
Termin Dienstag, 10:45 – 11:30 Uhr (Beginn 25.10.2016)
Ort S3|11 006
Ansprechpartner Fiona Faber
ECTS (Vorlesung + Übung) Diplom: 5
Master: 4
Prüfung
Termin 23.03.2017 (16:00-18:00 Uhr)
Ort S311/08 Nachnamen A-R
S311/012 Nachnamen S-Z
Ansprechpartner Fiona Faber
Erlaubte Hilfsmittel keine
Prüfungsrelevante Inhalte Inhalte der Vorlesung und Übung.
Die Klausuraufgaben werden den kürzeren Übungsaufgaben ähneln, längere Rechenaufgaben werden nicht gestellt.
Prüfungseinsicht Zur Einsicht vom 23.03.2017, melden Sie sich bitte direkt bei Fiona Faber.
Weitere Informationen Beachten Sie den Punkt Aktuelles in der rechten Spalte und unsere Vorlesungsnews.

Die Studenten sind selbst für die ordnungsgemäße Anmeldung zur Klausur verantwortlich. Bitte zur Klausur unbedingt den Studentenausweis und einen Lichtbildausweis mitbringen.

Prüfungsrelevantes Material kann per Email bei dem Ansprechpartner angefordert werden.

Information zur Übung

Es gibt nur eine Übungsgruppe – immer dienstags.

Alle Aufgabenblätter stehen in TU-CAN zum Download bereit.
Bitte in die Übungen mitbringen!
Die Lösungsvorschläge werden nach der Übung ebenfalls in TU-CAN bereit gestellt.

Sprechstunde

Ein fester Termin für die Sprechstunde wird nicht angeboten, es kann aber jederzeit ein individueller Termin mit den Betreuern der Vorlesung vereinbart werden.

Aufbau

Es handelt sich um eine '2+1'-Veranstaltung, die aus Vorlesungsteil und Übungsteil besteht. Gehalten wird die Vorlesung von Prof. Dr.-Ing. J. Adamy jeweils im Wintersemester.

Inhalt

In dieser Vorlesung werden die Grundlagen der Computational Intelligence vermittelt. Die Computational Intelligence ist eine Untermenge der Artificial Intelligence und umfaßt die Gebiete Fuzzy Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen. Die Vorlesung vermittelt neben den grundlegenden Methoden insbesondere auch ihre Anwendung in der ingenieurtechnischen Praxis.

  • Fuzzy Logik
    • Grundlagen Fuzzy-Logik
    • Fuzzy-Control
    • Anwendungen Fuzzy-Logik
  • Neuronale Netze
    • Grundlagen neuronaler Netze
    • Multilayer-Perzeptrons
    • Radiale Basisfunktionennetze
    • Anwendungen neuronaler Netze
  • NeuroFuzzy
  • Evolutionäre Algorithmen
    • Evolutionsstrategien
    • Genetische Algorithmen
    • Anwendungen evolutionärer Algorithmen

Unterlagen und allgemeine Literaturhinweise

Nützliche Matalb-Tools mit Dateien aus Programmierwettbewerben früherer Jahre:

E-Learning: Student m-files

Evaluierungen