Technische Universität Ilmenau

Angewandte Neuroinformatik - Modultafeln of TU Ilmenau

The Module Catalogue have a pure informational character. If you find information that seems to be incorrect, please contact modulkatalog@tu-ilmenau.de.

The legally binding information can be found in the corresponding curriculum and "Modulhandbuch", which are served on the pages of the course offers.
Information on the time and location of planned courses can be found in the e-calendar of events.

module properties Angewandte Neuroinformatik in major Bachelor Informatik 2013
module nameAngewandte Neuroinformatik
module number200084
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group 2233 (Group for Neuroinformatics and Cognitive Robotics)
module leaderProf. Dr. Horst-Michael Groß
credit points5
Obligationelective module
requirements
certificate of the module Individual achievements or exams
details of the certificate
Signup details for alternative examinations
learning outcome

In Weiterführung des Moduls "Neuroinformatik
und Maschinelles Lernen" haben die Studierenden hier System- und
Fachkompetenzen für die Anwendung von Methoden der Neuroinformatik in
anspruchsvollen Anwendungsfeldern der Signalverarbeitung, Mustererkennung,
Bildverarbeitung und dem Maschinellen Lernen erworben. 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 haben Kenntnisse zu verfahrensorientiertem Wissen erworben, indem für praktische
Klassifikations- und Approximationsprobleme verschiedene neuronale und
statistische Lösungsansätze vergleichend behandelt und anhand von konkreten
Anwendungen demonstriert wurden.

Nach Abschluss der Lernform "Übung" in Verbindung mit der
selbständigen Implementierung einer Python-Anwendung (Teilleistung 2) beherrschen die
Studierenden grundlegende mathematische Berechnungen und Zusammenhänge. Nach
intensiven Diskussionen während der Übungen und zur Auswertung der
Python-Implementierung können die Studierenden Leistungen ihrer Mitkommilitonen
richtig einschätzen und würdigen. Sie berücksichtigen Kritik, beherzigen
Anmerkungen und nehmen Hinweise an.

The module contains the following subjects:
Applied Neural Computing
credit points5
Obligationelective module
certificate of the moduleexamination performance with multiple performances
term Sommersemester