Technische Universität Ilmenau

Angewandte Neuroinformatik - 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 Angewandte Neuroinformatik im Studiengang Bachelor Informatik 2013
Fachnummer1718
Prüfungsnummer2200420
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2233 (Neuroinformatik und Kognitive Robotik)
Fachverantwortliche(r)Prof. Dr. Horst-Michael Groß
TurnusSommersemester
Sprachedeutsch
Leistungspunkte
Präsenzstudium (h)
Selbststudium (h)
VerpflichtungPflicht
Abschlusskeiner
Details zum Abschluss
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

Neuroinformatik

Lernergebnisse

In Weiterführung der Lehrveranstaltung "Neuroinformatik und Maschinelles Lernen" erwerben die Studierenden hier System- und Fachkompetenzen für die Anwendung von Methoden der Neuroinformatik in anspruchsvollen Anwendungsfeldern der Signalverarbeitung, Mustererkennung, Bildverarbeitung und dem Maschinellen Lernen. Sie verfügen über Kenntnisse zur Strukturierung von Problemlösungen unter Einsatz von neuronalen und probabilistischen Techniken in anwendungsnahen, konkreten Projekten. Die Studierenden sind in der Lage, praktische Fragestellungen zu analysieren, durch Anwendung des behandelten Methodenspektrums Lösungskonzepte zu entwerfen und diese umzusetzen sowie bestehende Lösungen zu bewerten und ggf. zu erweitern. Sie erwerben Kenntnisse zu verfahrensorientiertem Wissen, indem für praktische Klassifikations- und Approximationsprobleme verschiedene neuronale und statistische Lösungsansätze vergleichend behandelt und anhand von konkreten Anwendungen demonstriert werden.

Inhalt

Weiterführung und Vertiefung der Vorlesung "Neuroinformatik und Maschinelles Lernen" 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.

Medienformen

Präsenzvorlesung mit Powerpoint, Arbeitsblätter zur Vorlesung, Übungsaufgaben, Videos, Python Apps, studentische Demo-Programme, e-Learning mittels „Jupyter Notebook”

Literatur

Duda, R. O., Hart, P. E., Stork, D. G.: Pattern Classification, 2nd ed., Wiley Interscience, 2000

- Sammut, C., Webb, G. I.: Enceclopedia of Machine Learning, Springer, 2006

- Zell, A.: Simulation Neuronaler Netzwerke, Addison-Wesley 1997

- Bishop, Ch.: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006

- Alpaydin, Ethem: Maschinelles Lernen, Oldenbourg Verlag 2008

- Murphy, K. : Machine Learning – A Probabilistic Perspective, MIT Press 2012

- Hyvärinen, A., Karhunen, J. Oja, E.: Independent Component Analysis. Wiley & Sons, 2001

- Guyon, I., Gunn, S., Nikravesh, M., Zadeh, L.: Feature Extraction: Foundations and Applications, Studies in fuzziness and soft computing 207, Springer, 2006

- Maltoni, D., et al.: Biometric Fusion, Handbook of Fingerprint Recognition, Kapitel 7, Springer, 2009

- Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, New York, Springer, 2001

- Goodfellow, I. et al.: Deep Learning, MIT Press 2016

 

Lehrevaluation

Pflichtevaluation:

Freiwillige Evaluation:

SS 2007 (Vorlesung, Übung)

SS 2008 (Vorlesung, Übung)

SS 2010 (Vorlesung, Übung)

SS 2011 (Vorlesung, Übung)

SS 2012 (Vorlesung, Übung)

SS 2013 (Vorlesung, Übung)

SS 2014 (Vorlesung, Übung)

SS 2015 (Vorlesung, Seminar)

SS 2016 (Vorlesung, Seminar)

SS 2017 (Vorlesung, Seminar)

Hospitation:

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modul- und Fachbeschreibungen durch den Modul- oder Fachverantwortlichen finden Sie auf den Infoseiten zum Modulkatalog.