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 Computational Intelligence im Studiengang Master Wirtschaftsinformatik 2014
ACHTUNG: wird nicht mehr angeboten!
Modulnummer8351
Prüfungsnummer2200433
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2233 (Neuroinformatik und Kognitive Robotik)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Horst-Michael Groß
TurnusSommersemester
Sprachedeutsch
Leistungspunkte8
Präsenzstudium (h)68
Selbststudium (h)172
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussschriftliche Prüfungsleistung, 120 Minuten
Details zum Abschluss
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

Vorlesung Neuroinformatik

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

siehe Vorlesungen der einzelnen Fächer

Medienformen

Medien wie in den Fächern Angewandte Neuroinformatik und Softcomputing / Fuzzy Logik ausgeweisen.

Literatur

Literatur der Fächer: Angewandte Neuroinformatik (Fachnummer 1718) und Softcomputing/Fuzzy Logik (Fachnummer: 101132)

Lehrevaluation