Technische Universität Ilmenau

Computational Intelligence - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Modulnummer 101290 - allgemeine Informationen
Modulnummer101290
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer2233 (Neuroinformatik und Kognitive Robotik)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Horst-Michael Groß
Sprache
Turnusunbekannt
Vorkenntnisse
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

Ziel des Moduls ist es, Kompetenzen auf den Gebiet der Fuzzy-Logik und der angewandten Neuroinformatik zu vermitteln. Die Studierenden kennen und verstehen die Strategien biologisch inspirierter Informationsverarbeitung  und können diese für biomedizinisch-technische Problemstellungen anwenden. Die Studierenden sind mit den aus den Strategien abgeleiteten methodischen Grundlagen vertraut und können die wichtigsten Softcomputing- Techniken erkennen und bewerten, sowie typische biomedizin-technische Aufgaben mit ihrer Hilfe analysieren und lösen. Sie sind in der Lage, diese Kompetenzen in den Syntheseprozess komplexer biomedizinischer und informatischer Projekte einfließen zu lassen. Die Studierenden kennen und verstehen die grundlegenden Wirkprinzipien von Produkten, bei deren Entwicklung Fuzzy-logische  und neuroinformatische Verfahren Anwendung fanden, können diese analysieren, bewerten und bei weiterführenden Syntheseprozessen mitwirken. Die Studierenden sind in der Lage, Fach- Methoden- und Systemkompetenz für Fuzzy-Logik und Neuroinformatik in interdisziplinären Teams zu vertreten. Die Studierenden sind in der Lage, grundlegende Sachverhalte der Fuzzy-Logikund Neuroinformatik klar und korrekt zu kommunizieren.

Inhalt
Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form
Literatur
Lehrevaluation
Spezifik Referenzmodul
ModulnameComputational Intelligence
Prüfungsnummer92004
Leistungspunkte8
SWS0
Präsenzstudium (h)0
Selbststudium (h)240
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussmehrere Teilleistungen
Details zum Abschluss
Alternative Abschlussform aufgrund verordneter Corona-Maßnahmen inkl. technischer Voraussetzungen
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Spezifik im Studiengang Bachelor Informatik 2013
ModulnameComputational Intelligence
Prüfungsnummer92004
Leistungspunkte8
Präsenzstudium (h)0
Selbststudium (h)240
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussmehrere Teilleistungen
Details zum Abschluss
Alternative Abschlussform aufgrund verordneter Corona-Maßnahmen inkl. technischer Voraussetzungen
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl