Angewandte Neuroinformatik

 

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Lehrinhalte  (This course is only offered in german):

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.

 

Further information:

Current Modultafel
Course material is available in moodle course Angewandte Neuroinformatik SS 2022