Technische Universität Ilmenau

Neuroinformatik und Schaltsysteme - Modultafeln of TU Ilmenau

The Modultafeln have a pure informational character. The legally binding information can be found in the corresponding Studienplan and Modulhandbuch, which are served on the pages of the course offers. Please also pay attention to this legal advice (german only). Information on place and time of the actual lectures is served in the Vorlesungsverzeichnis.

module properties Neuro computer science and control systems in major Bachelor Informatik 2013
module nameNeuro computer science and control systems
module number100332
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group 2233 (Group for Neuroinformatics and Cognitive Robotics)
module leaderProf. Dr. Horst-Michael Groß
credit points8
Obligationobligatory
requirements

keine

certificate of the modulealternative examination performance
details of the certificate
Signup details for alternative examinations
learning outcome

Fachkompetenz: Die Studierenden lernen in diesem Modul die wesentlichen Grundlagen der sequentiellen und der parallelen (konnektionistischen) Informationsverarbeitung als die zwei wesentlichen Paradigmen der Informatik kennen.


Im Teil Neuroinformatik werden die Grundlagen der parallelen neurobiologischen Informationsverarbeitung und der darauf aufbauenden Neuroinformatik als wesentliche Säule der "Computational Intelligence" vermittelt. Die Studierenden verstehen die grundsätzliche Herangehensweise des konnektionistischen Ansatzes und kennen die wesentlichen biologischen Grundlagen, mathematischen Modellierungs- und algorithmischen Implementierungstechniken beim Einsatz von neuronalen und probabilistischen Methoden  im Unterschied zu klassischen Methoden der Informations- und Wissensverarbeitung.


Im Teil Schaltsysteme  verfügen die Studierenden über Kenntnisse und vertieftes Wissen zu speziellen Strukturen und Funktionen von digitaler und programmierbarer Hardware und haben ein vertieftes Verständnis für die praktisch relevanten Problemstellungen und deren Komplexität.


 


Methodenkompetenz: Die Studierenden sind in der Lage, Fragestellungen aus den o. g. Problemkreisen zu analysieren, durch Anwendung des behandelten Methodenspektrums neue Lösungskonzepte zu entwerfen und umzusetzen, sowie bestehende Lösungen zu bewerten. Die Studierenden können ausgehend von einer Problemanalyse eigene Lösungen mit neuronalen Techniken erstellen. Sie sind in der Lage, komplexe digitale Schaltungen zu analysieren und zu synthetisieren und können auch umfangreichere Steuerungen sowohl mit Hilfe von diskreten Gatterschaltungen als auch mit Hilfe programmierbarer Schaltkreise erstellen. Sie können beim Entwurf systematisch vorgehen und ihre Entwürfe verifizieren.


 


Systemkompetenz: Auf Basis der vermittelten Methodik sind die Studierenden in der Lage, Methoden der Computational Intelligence  auf neue Probleme anzuwenden und erfolgreich einzusetzen. Sie können dabei auf ein breites Methodenwissen aus den Bereichen der Neuroinformatik zurückgreifen.


Im Teil Schaltsysteme sind die Studierenden in der Lage, Programmsysteme zum Entwurf digitaler Steuerungen und Schaltungen anzuwenden.


 


Sozialkompetenz: Die Studierenden sind in der Lage, praktische Problemstellungen mit Methoden der parallelen und sequentiellen Informationsverarbeitung in der Gruppe zu analysieren, zu lösen und die Lösungen zu präsentieren.


Sie erarbeiten Problemlösungen komplexer digitaler Schaltungen in der Gruppe, wobei einzelne Teilfunktionen von unterschiedlichen Personen entworfen werden. Sie können die von ihnen synthetisierten Schaltungen und Modellsteuerungen gemeinsam in einem Praktikum erproben, auf Fehler analysieren und korrigieren

The module contains the following subjects:
Neuro computer science
credit points3
Obligationobligatory
certificate of the subject
term Sommersemester
switching systems
credit points3
Obligationobligatory
certificate of the subject
term Sommersemester
Internship neuro computer science and control systems
credit points2
Obligationobligatory
certificate of the subject pass-fail certificate
term Sommersemester
module properties Neuroinformatik und Schaltsysteme in major polyvalenter Bachelor Polyvalenter Bachelor mit Lehramtsoption für berufsbildende Schulen - Elektrotechnik 2013 (IN), polyvalenter Bachelor Polyvalenter Bachelor mit Lehramtsoption für berufsbildende Schulen - Metalltechnik 2013 (IN)
module nameNeuroinformatik und Schaltsysteme
module number100332
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group 2233 (Group for Neuroinformatics and Cognitive Robotics)
module leaderProf. Dr. Horst-Michael Groß
credit points8
Obligationobligatory
requirements
certificate of the modulealternative examination performance
details of the certificate
Signup details for alternative examinations
learning outcome

Fachkompetenz: Die Studierenden lernen in diesem Modul die wesentlichen Grundlagen der sequentiellen und der parallelen (konnektionistischen) Informationsverarbeitung als die zwei wesentlichen Paradigmen der Informatik kennen.


Im Teil Neuroinformatik werden die Grundlagen der parallelen neurobiologischen Informationsverarbeitung und der darauf aufbauenden Neuroinformatik als wesentliche Säule der "Computational Intelligence" vermittelt. Die Studierenden verstehen die grundsätzliche Herangehensweise des konnektionistischen Ansatzes und kennen die wesentlichen biologischen Grundlagen, mathematischen Modellierungs- und algorithmischen Implementierungstechniken beim Einsatz von neuronalen und probabilistischen Methoden  im Unterschied zu klassischen Methoden der Informations- und Wissensverarbeitung.


Im Teil Schaltsysteme  verfügen die Studierenden über Kenntnisse und vertieftes Wissen zu speziellen Strukturen und Funktionen von digitaler und programmierbarer Hardware und haben ein vertieftes Verständnis für die praktisch relevanten Problemstellungen und deren Komplexität.


 


Methodenkompetenz: Die Studierenden sind in der Lage, Fragestellungen aus den o. g. Problemkreisen zu analysieren, durch Anwendung des behandelten Methodenspektrums neue Lösungskonzepte zu entwerfen und umzusetzen, sowie bestehende Lösungen zu bewerten. Die Studierenden können ausgehend von einer Problemanalyse eigene Lösungen mit neuronalen Techniken erstellen. Sie sind in der Lage, komplexe digitale Schaltungen zu analysieren und zu synthetisieren und können auch umfangreichere Steuerungen sowohl mit Hilfe von diskreten Gatterschaltungen als auch mit Hilfe programmierbarer Schaltkreise erstellen. Sie können beim Entwurf systematisch vorgehen und ihre Entwürfe verifizieren.


 


Systemkompetenz: Auf Basis der vermittelten Methodik sind die Studierenden in der Lage, Methoden der Computational Intelligence  auf neue Probleme anzuwenden und erfolgreich einzusetzen. Sie können dabei auf ein breites Methodenwissen aus den Bereichen der Neuroinformatik zurückgreifen.


Im Teil Schaltsysteme sind die Studierenden in der Lage, Programmsysteme zum Entwurf digitaler Steuerungen und Schaltungen anzuwenden.


 


Sozialkompetenz: Die Studierenden sind in der Lage, praktische Problemstellungen mit Methoden der parallelen und sequentiellen Informationsverarbeitung in der Gruppe zu analysieren, zu lösen und die Lösungen zu präsentieren.


Sie erarbeiten Problemlösungen komplexer digitaler Schaltungen in der Gruppe, wobei einzelne Teilfunktionen von unterschiedlichen Personen entworfen werden. Sie können die von ihnen synthetisierten Schaltungen und Modellsteuerungen gemeinsam in einem Praktikum erproben, auf Fehler analysieren und korrigieren

The module contains the following subjects:
Neuro computer science
credit points3
Obligationobligatory
certificate of the subject
term Sommersemester
switching systems
credit points3
Obligationobligatory
certificate of the subject
term Sommersemester
Internship neuro computer science and control systems
credit points2
Obligationobligatory
certificate of the subject pass-fail certificate
term Sommersemester