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Ansprechpartner

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Horst-Michael Groß

Head of department

Telefon +49 3677 692858

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INHALTE

ANI - Angewandte Neuroinformatik

Hinweise

Tragen Sie sich bitte MIT IHRER UNI-EMAILADRESSE in den Mailverteiler zu dieser Vorlesung ein, um den Einschreibeschlüssel für den moodle-Kurs  sowie aktuelle Informationen zu erhalten.

Senden Sie dazu eine E-Mail mit dem Betreff:
Eintrag in die Liste ANI
an folgende Adresse: ani@tu-ilmenau.de.

Sie erhalten als Antwort den Hinweis, dass Ihre E-Mail zurückgehalten wird, bis der Moderator diese genehmigt hat. Das kann bis zu einem Tag dauern, am Wochenende auch länger. Sobald Sie in die Liste aufgenommen sind, erhalten Sie eine entsprechende Willkommensnachricht.


Lehrinhalte

Weiterführung und Vertiefung der Vorlesung "Neuroinformatik" durch Ergänzung der Grundlagen um applikationsspezifisches Wissen. Die Lehrveranstaltung vermittelt sowohl Faktenwissen als auch begriffliches, methodisches und algorithmisches Wissen aus den folgenden Kernbereichen:

  • Prinzipielle Vorgehensweise am Beispiel eines Mustererkennungsproblems

  • Dimensionsreduktion und Datendekorrelation mittels Hauptkomponentenanalyse (PCA)

  • Quellenseparierung mittels Independent Component Analysis (ICA)

  • Überwachte Dimensionsreduktion mittels Linearer Diskriminanzanalyse (LDA)

  • Merkmalsauswahl mittels Signifikanzanalyse: Filter-, Wrapper- und Embedded-Techniken

  • Typische Netzwerkein- und Ausgabekodierungen

  • Techniken zur Informationsfusion sowie Ensemble Learning

  • Boosting-Techniken für leistungsfähige Klassifikatoren

  • Techniken zur Repräsentation zeitlicher Signale

  • Bewertung der Leistungsfähigkeit von Klassifikatoren mit geeigneten Gütemaßen

  • Entwicklung von Systemlösungen mit Neuronalen Netzen

  • Exemplarische Anwendungsbeispiele und Implementierungen aus den Bereichen biomedizinischen Datenanalyse, Mustererkennung, Bildverarbeitung, Robotik und Mensch-Maschine-Interaktion.

Zur Vertiefung des behandelten Stoffs wird die konkrete algorithmische Umsetzung wichtiger Verfahren in der Programmiersprache Python vermittelt.


Vorlesungsskript + Prüfungsschwerpunkte SS 2020