Neuromorphic Engineering - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu unseren Studiengängen. Rechtlich verbindliche Angaben zum Verlauf des Studiums entnehmen Sie bitte dem jeweiligen Studienplan (Anlage zur Studienordnung). Bitte beachten Sie diesen rechtlichen Hinweis. Angaben zum Raum und Zeitpunkt der einzelnen Lehrveranstaltungen entnehmen Sie bitte dem aktuellen Vorlesungsverzeichnis.

Fachinformationen zu Neuromorphic Engineering im Studiengang Master Elektrotechnik und Informationstechnik 2014 (MNE)
Fachnummer	101941
Prüfungsnummer	2100594
Fakultät	Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Fachgebietsnummer	2143 (Mikro- und nanoelektronische Systeme)
Fachverantwortliche(r)	Prof. Dr. Martin Ziegler
Turnus	Sommersemester
Sprache	englisch
Leistungspunkte	5
Präsenzstudium (h)	45
Selbststudium (h)	105
Verpflichtung	Wahlpflicht
Abschluss	mündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten
Details zum Abschluss
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse
Lernergebnisse	Students will be able to understand and analyze the principles of neural computation methods so that they can compare various advantages and disadvantages of neuro-inspired networks.
Inhalt	Biophysical background: neurons, synapses, Data processing invertebrates and vertebrates, Implicit and explicit learning, Short and long-term potentiation, Plasticity Spiking neurons models Hebbian learning theory Neural Networks: an overview (McCulloch-Pitts Neuron, Perceptron, Adalein/Madaline, ART, Boltzmann-Machine) Neuronal analog circuits: Axon Hillock Circuit, LIF-Neuron, STDP, AER
Medienformen	PowerPoint presentation, blackboard
Literatur	Gerstner and Kistler, Spiking Neuron Models. Single Neurons, Populations, Plasticity, Cambridge University Press, 2002 Analog VLSI and Neural Systems, C. Mead, Addison-Wesley Pub. Comp. 1989
Lehrevaluation

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