Modulhandbuch CI

Computational Intelligence

Master Technische Informatik 2020

PDF Studiengangsverzeichnis Studienverlaufspläne Master Technische Informatik

Version: 1 | Letzte Änderung: 25.09.2019 17:56 | Entwurf: 0 | Status: vom Modulverantwortlichen freigegeben | Verantwortlich: Bartz

Anerkannte Lehrveran­staltungen CI_Bartz
Gültig ab Sommersemester 2021
Dauer 1 Semester
ECTS 5
Zeugnistext (de) Computational Intelligence
Zeugnistext (en) Computational Intelligence
Unterrichtssprache deutsch oder englisch
abschließende Modulprüfung Ja
Inhaltliche Voraussetzungen
Handlungsfelder
Komplexe Rechner-, Kommunikations- und Eingebettete Systeme sowie komplexe Software-Systeme unter interdisziplinären Bedingungen entwerfen, realisieren und bewerten
Wissenschaftlich arbeiten und wissenschaftliche Erkenntnisse anwenden und erweitern
Fachliche Führungs- und Projektverantwortung übernehmen
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Modulprüfung
Benotet Ja
Konzept schriftliche Prüfung (Klausur)
Frequenz Jedes Semester
Learning Outcomes
ID Learning Outcome
LO1 Die Studierenden erarbeiten sich grundlegende Kenntnisse zur Theorie und Anwendung von Methoden der Computational Intelligence.
Die Studierenden kennen die gängigen Typen von Optimierungsaufgaben und können konkrete Aufgaben einordnen.
Die Studierenden kennen das Prinzip des Simplex-Algorithmus und können eine Problemstellung in die für ihn geeignete Standardform überführen und eine Lösung erarbeiten. Sie können lineare Probleme mit einem Simplex-Algorithmus lösen.
Die Studierenden können neuronale Netze einordnen und ihre Anwendbarkeit auf Problemstellungen bewerten. Sie können Lernverfahren klassifizieren und ihre Arbeitsweise beschreiben. Sie können nichtlineare Probleme der Modellbildung und Klassifizierung mit einem neuronalen Netz lösen.
Sie kennen die Methodik der Fuzzy Logik und können eine Problemstellung darauf abbilden und das resultierende Systemverhalten begründen. Sie können unscharf definierte Aufgaben mit Hilfe von Fuzzy Logik lösen.
Die Studierenden kennen die Arbeitsweise evolutionärer Algorithmen und können ihre Varianten einordnen. Sie können reale Problemstellungen in geeignete Repräsentationen umsetzen. Sie können Selektionsverfahren bewerten und geeignete Selektionsalgorithmen entwerfen. Sie können schwierige Probleme mit Heuristiken der evolutionären Algorithmen lösen.
LO2 Die Studierenden können mit üblichen Werkzeugen der Computational Intelligence umgehen.
Die Studierenden können Aufgaben in einem kleinen Team lösen.
Die Studierenden können Systemparameter variieren, Messreihen durchführen und Ergebnisse darstellen, bewerten und diskutieren. Sie können das Verhalten eines Systems bewerten und durch geeignete Modifikationen verbessern.
Die Studierenden können internationale wissenschaftliche Literatur analysieren, einordnen, in ihren Kontext stellen und präsentieren.
Kompetenzen
Kompetenz Ausprägung
Komplexe Systeme und Prozesse analysieren, modellieren, realisieren, testen und bewerten diese Kompetenz wird vermittelt
Komplexe Aufgaben selbständig bearbeiten diese Kompetenz wird vermittelt
Fachwissen erweitern und vertiefen und Lernfähigkeit demonstrieren diese Kompetenz wird vermittelt
Aufkommende Technologien einordnen und bewerten können diese Kompetenz wird vermittelt
Probleme wissenschaftlich untersuchen und lösen, auch wenn sie unscharf, unvollständig oder widersprüchlich definiert sind diese Kompetenz wird vermittelt
Wissenschaftliche Ergebnisse und technische Zusammenhänge schriftlich und mündlich darstellen und verteidigen diese Kompetenz wird vermittelt
Anerkannte Methoden für wissenschaftliches Arbeiten beherrschen diese Kompetenz wird vermittelt
Sprachliche und interkulturelle Fähigkeiten anwenden diese Kompetenz wird vermittelt

Inhaltliche Voraussetzungen
Handlungsfelder
Komplexe Rechner-, Kommunikations- und Eingebettete Systeme sowie komplexe Software-Systeme unter interdisziplinären Bedingungen entwerfen, realisieren und bewerten
Wissenschaftlich arbeiten und wissenschaftliche Erkenntnisse anwenden und erweitern
Fachliche Führungs- und Projektverantwortung übernehmen
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Learning Outcomes
ID Learning Outcome
LO1 Die Studierenden erarbeiten sich grundlegende Kenntnisse zur Theorie und Anwendung von Methoden der Computational Intelligence.
Die Studierenden kennen die gängigen Typen von Optimierungsaufgaben und können konkrete Aufgaben einordnen.
Die Studierenden kennen das Prinzip des Simplex-Algorithmus und können eine Problemstellung in die für ihn geeignete Standardform überführen und eine Lösung erarbeiten. Sie können lineare Probleme mit einem Simplex-Algorithmus lösen.
Die Studierenden können neuronale Netze einordnen und ihre Anwendbarkeit auf Problemstellungen bewerten. Sie können Lernverfahren klassifizieren und ihre Arbeitsweise beschreiben. Sie können nichtlineare Probleme der Modellbildung und Klassifizierung mit einem neuronalen Netz lösen.
Sie kennen die Methodik der Fuzzy Logik und können eine Problemstellung darauf abbilden und das resultierende Systemverhalten begründen. Sie können unscharf definierte Aufgaben mit Hilfe von Fuzzy Logik lösen.
Die Studierenden kennen die Arbeitsweise evolutionärer Algorithmen und können ihre Varianten einordnen. Sie können reale Problemstellungen in geeignete Repräsentationen umsetzen. Sie können Selektionsverfahren bewerten und geeignete Selektionsalgorithmen entwerfen. Sie können schwierige Probleme mit Heuristiken der evolutionären Algorithmen lösen.
LO2 Die Studierenden können mit üblichen Werkzeugen der Computational Intelligence umgehen.
Die Studierenden können Aufgaben in einem kleinen Team lösen.
Die Studierenden können Systemparameter variieren, Messreihen durchführen und Ergebnisse darstellen, bewerten und diskutieren. Sie können das Verhalten eines Systems bewerten und durch geeignete Modifikationen verbessern.
Die Studierenden können internationale wissenschaftliche Literatur analysieren, einordnen, in ihren Kontext stellen und präsentieren.
Kompetenzen
Kompetenz Ausprägung
Komplexe Systeme und Prozesse analysieren, modellieren, realisieren, testen und bewerten diese Kompetenz wird vermittelt
Komplexe Aufgaben selbständig bearbeiten diese Kompetenz wird vermittelt
Fachwissen erweitern und vertiefen und Lernfähigkeit demonstrieren diese Kompetenz wird vermittelt
Aufkommende Technologien einordnen und bewerten können diese Kompetenz wird vermittelt
Probleme wissenschaftlich untersuchen und lösen, auch wenn sie unscharf, unvollständig oder widersprüchlich definiert sind diese Kompetenz wird vermittelt
Wissenschaftliche Ergebnisse und technische Zusammenhänge schriftlich und mündlich darstellen und verteidigen diese Kompetenz wird vermittelt
Anerkannte Methoden für wissenschaftliches Arbeiten beherrschen diese Kompetenz wird vermittelt
Sprachliche und interkulturelle Fähigkeiten anwenden diese Kompetenz wird vermittelt

Typ Vorlesung / Übungen
Separate Prüfung Nein
Exempla­rische inhaltliche Operatio­nalisierung Einführung in die Optimierung
- Begriffe und Klassifikatonen bei Optimierungsaufgaben
- Gradientenverfahren
- Simplex Algorithmen
- Multikriterielle Optimierung und Pareto-Optimalität
Künstliche neuronale Netze
- Künstliche Neuronen
- Neuronale Netze
- Klassifikation von Lernverfahren; Backpropagation
Fuzzy Logik
- Unscharfe Mengen; Fuzzifizierung
- Regelwerke der Inferenz-Maschine
- Defuzzifizierungs-Methoden
Evolutionäre Algorithmen
- Informations-Darstellung in Genomen
- Selektionsverfahren
- Genetische Rekombination
- Mutation von Genomen
Typ Praktikum
Separate Prüfung Nein
Exempla­rische inhaltliche Operatio­nalisierung Lösung von Klassifikationsaufgaben mit künstlichen neuronalen Netzen.
Regelung nichtlinearer Mehrgrößensysteme mit Hilfe unscharfer Logik.
Analyse aktueller wissenschaftlicher Texte im Umfeld von Computational Intelligence und Präsentation vor den Mit-Studierenden.

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