Technische Universität Ilmenau

Neuromorphic Engineering 1 - 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 Neuromorphic Engineering 1 im Studiengang Master Wirtschaftsingenieurwesen 2021 (ET)
Modulnummer200641
Prüfungsnummer2101016
FakultätFakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Fachgebietsnummer 2143 (Mikro- und nanoelektronische Systeme)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Martin Ziegler
TurnusSommersemester
SpracheEnglisch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)45
Selbststudium (h)105
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussmündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten
Details zum Abschluss
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

After the lectures and exercises, the students are 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