Fuzzy Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen (V2+Ü1)
| Vorlesung | V2 |
|---|---|
| Termin | dienstags, 11:40 – 13:20 Uhr |
| Ort | S311/006 |
| Dozent | Prof. Dr.-Ing. J. Adamy |
| Übung | Ü1 |
|---|---|
| Termin | wöchentlich dienstags (ab 24.10.23), 9:50 – 10:35 Uhr |
| Ort | S311/006 |
| Ansprechpartner | Dipl.-Ing. Kalina Olhofer-Karova |
| ECTS (Vorlesung + Übung) |
Diplom: 5 Master: 4 |
| Prüfung | |
|---|---|
| Termin | 18.03.2024 |
| Ort | wird noch bekannt gegeben |
| Ansprechpartner | Dipl.-Ing. Kalina Olhofer-Karova |
| Erlaubte Hilfsmittel | keine |
| Prüfungsrelevante Inhalte |
Inhalte der Vorlesung und Übung. Die Klausuraufgaben werden den kürzeren Übungsaufgaben ähneln, längere Rechenaufgaben werden nicht gestellt. |
| Prüfungseinsicht | wird rechtzeitig bekannt gegeben |
| Weitere Informationen |
Alle Informationen werden über Moodle kommuniziert. Die Studenten sind selbst für die ordnungsgemäße Anmeldung zur Klausur verantwortlich. Bitte zur Klausur unbedingt den Studentenausweis und einen Lichtbildausweis mitbringen. Weiterführende Literatur kann beim Ansprechpartner angefordert werden. |
Information zur Übung
Alle Aufgabenblätter werden auf Moodle zum Download bereitgestellt. Der Zugang erfolgt über ihre TU-ID.
Zum besseren Verständnis bietet es sich an, die Aufgaben nach Möglichkeit im Vorhinein zu bearbeiten. Die Lösungsvorschläge werden nach der Übung in Moodle hochgeladen.
Sprechstunde
Ein fester Termin für die Sprechstunde wird nicht angeboten, es kann aber jederzeit ein individueller Termin mit den Betreuern der Vorlesung vereinbart werden.
Aufbau
Es handelt sich um eine '2+1'-Veranstaltung, die aus Vorlesungsteil und Übungsteil besteht. Gehalten wird die Vorlesung von Prof. Dr.-Ing. J. Adamy jeweils im Wintersemester.
Inhalt
In dieser Vorlesung werden die Grundlagen der Computational Intelligence vermittelt. Die Computational Intelligence ist eine Untermenge der Artificial Intelligence und umfaßt die Gebiete Fuzzy Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen. Die Vorlesung vermittelt neben den grundlegenden Methoden insbesondere auch ihre Anwendung in der ingenieurtechnischen Praxis.
- Fuzzy Logik
- Grundlagen Fuzzy-Logik
- Fuzzy-Control
- Anwendungen Fuzzy-Logik
- Neuronale Netze
- Grundlagen neuronaler Netze und Machine Learning
- Multilayer-Perzeptrons
- Radiale Basisfunktionennetze
- Anwendungen neuronaler Netze
- NeuroFuzzy
- Evolutionäre Algorithmen
- Evolutionsstrategien
- Genetische Algorithmen
- Anwendungen evolutionärer Algorithmen
Evaluierungen
- Fuzzy Logik, Wintersemester 2007-08 (PDF-Datei, 55kB)
- Fuzzy Logik, Wintersemester 2008-09 (PDF-Datei, 55kB)
- Fuzzy Logik, Wintersemester 2009-10 (PDF-Datei, 60kB)
- Fuzzy Logik, Wintersemester 2010-11 (PDF-Datei, 57kB)
- Fuzzy Logik, Wintersemester 2011-12 (PDF-Datei, 89kB)
- Fuzzy Logik, Wintersemester 2012-13 (PDF-Datei, 94kB)
- Fuzzy Logik, Wintersemester 2014-15 (PDF-Datei, 67kB)
- Fuzzy Logik, Wintersemester 2015-16 (PDF-Datei, 71kB)
- Fuzzy Logik, Wintersemester 2016-17 (PDF-Datei, 69kB)
- Fuzzy Logik, Wintersemester 2017-18 (PDF-Datei, 70kB)
- Fuzzy Logik, Wintersemester 2023-24 (PDF-Datei, 128kB)
- Fuzzy Logik_Ubung, Wintersemester 2015-16 (PDF-Datei, 69kB)
- Fuzzy Logik_Ubung, Wintersemester 2017-18 (PDF-Datei, 68kB)
- Fuzzy Logik_Uebung, Wintersemester 2019-20 (PDF-Datei, 63kB)
- Fuzzy Logik_Übung, Wintersemester 2014-15 (PDF-Datei, 65kB)
- Fuzzy Logik_Übung, Wintersemester 2016-17 (PDF-Datei, 66kB)
- Fuzzy Logik_Übung, Wintersemester 2023-24 (PDF-Datei, 107kB)
- Fuzzy-Logik, WS18_19 (PDF-Datei, 72kB)
- Fuzzy-Logik, WS19_20 (PDF-Datei, 3788kB)
- Fuzzy-Logik_uebung, WS18_19 (PDF-Datei, 66kB)
- Fuzzy-Logik_uebung_WS19_20 (PDF-Datei, 75kB)
