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 |
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Dauer | 1 Semester |
ECTS | 5 |
Zeugnistext (de) | Computational Intelligence |
Zeugnistext (en) | Computational Intelligence |
Unterrichtssprache | deutsch oder englisch |
abschließende Modulprüfung | Ja |
Benotet | Ja | |
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Frequenz | Jedes Semester | |
schriftliche Prüfung (Klausur)
Kompetenz | Ausprägung |
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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 |
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
keine
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.
keine
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