Fuzzy

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

Vorlesung V2
Termin Dienstags, 11:40 – 13:20 Uhr (Beginn 15.10.2019)
Ort S3|06 051
Dozent Prof. Dr.-Ing. J. Adamy
Übung Ü1
Termin Dienstags im Zwei-Wochen-Takt,
9:50 – 11:30 Uhr (Beginn 29.10.19)
Ort S3|06 052
Ansprechpartner M.Sc. Fabian Müller
ECTS (Vorlesung + Übung) Diplom: 5
Master: 4
Prüfung  
Termin Di, der 17. März 2020, von 15:00 bis 17:00 Uhr (Informationen in TUCaN sind verbindlich)
Ort wird noch bekannt gegeben
Ansprechpartner M.Sc. Fabian Müller
Erlaubte Hilfsmittel keine
Prüfungsrelevante Inhalte Inhalte der Vorlesung und Übung.
Die Klausuraufgaben werden den kürzeren Übungsaufgaben ähneln, längere Rechenaufgaben werden nicht gestellt.
Prüfungseinsicht Ein Einsichtstermin für die Prüfung vom 13.08.2019 kann mit dem Ansprechpartner via e-Mail verabredet werden.
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.

Weiterführende Literatur kann beim Ansprechpartner angefordert werden.

Information zur Übung

Es gibt nur eine Übungsgruppe – immer dienstags.

Alle Aufgabenblätter werden auf dieser Webseite zum Download bereitgestellt. Der Zugang erfolgt über ihre TU-ID. Aufgabenblätter bitte in die Übungen mitbringen und vorher anschauen!

Zum besseren Verständnis bietet es sich an, die Aufgaben nach Möglichkeit im Vorhinein zu bearbeiten. Die Lösungsvorschläge werden nach der Übung ebenfalls hier hochgeladen.

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 und Machine Learning
    • Multilayer-Perzeptrons
    • Radiale Basisfunktionennetze
    • Anwendungen neuronaler Netze
  • NeuroFuzzy
  • Evolutionäre Algorithmen
    • Evolutionsstrategien
    • Genetische Algorithmen
    • Anwendungen evolutionärer Algorithmen

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Unterlagen und allgemeine Literaturhinweise

Nützliche Matalb-Tools mit Dateien aus Programmierwettbewerben früherer Jahre:

E-Learning: Student m-files

Evaluierungen