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---
*Verantwortlich:* Prof. Dr. Rainer Bartz

---++ Lehrveranstaltung
---+++ Befriedigt Modul (MID)
   * aktuelle
      * [[MaTIN2012_CI]]

---+++ Organisation
<sticky>
  <table border="0">
    <tr valign="top">
      <td>
        <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
          <th colspan="2">Version</th>
          <tr>
            <td>erstellt</td>
            <td>2013-04-25</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>VID</td>
            <td>2</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>gültig ab</td>
            <td>WS 2012/13</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>gültig bis</td>
            <td/>
          </tr>
        </table>
      </td>
      <td>         </td>
      <td>
        <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
          <th colspan="2">Bezeichnung</th>
          <tr>
            <td>Lang</td>
            <td>%FORMFIELD{"Bezeichnung"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>LVID</td>
            <td>F07_CI</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>LVPID (Prüfungsnummer)</td>
            <td/>
          </tr>
        </table>
      </td>
    </tr>
  </table>
</sticky><sticky>
  <table border="0">
    <tr valign="top">
      <td>
        <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
          <th colspan="2">Semesterplan (SWS)</th>
          <tr>
            <td>Vorlesung</td>
            <td>%FORMFIELD{"VorlesungSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Übung (ganzer Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungGanzSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Übung (geteilter Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungHalbSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Praktikum</td>
            <td>%FORMFIELD{"PraktikumSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Projekt</td>
            <td>%FORMFIELD{"ProjektSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Seminar</td>
            <td>%FORMFIELD{"SeminarSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Tutorium (freiwillig)</td>
            <td>%FORMFIELD{"TutoriumSWS"}%</td>
          </tr>
        </table>
      </td>
      <td>    </td>
      <td>
        <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
          <th colspan="2">Präsenzzeiten</th>
          <tr>
            <td>Vorlesung</td>
            <td>%FORMFIELD{"VorlesungPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Übung (ganzer Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungGanzPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Übung (geteilter Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungHalbPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Praktikum</td>
            <td>%FORMFIELD{"PraktikumPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Projekt</td>
            <td>%FORMFIELD{"ProjektPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Seminar</td>
            <td>%FORMFIELD{"SeminarPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Tutorium (freiwillig)</td>
            <td>%FORMFIELD{"TutoriumPZ"}%</td>
          </tr>
        </table>
      </td>
      <td>    </td>
      <td>
        <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
          <th colspan="2">max. Teilnehmerzahl</th>
          <tr>
            <td>Übung (ganzer Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungGanzTeilnehmer"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Übung (geteilter Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungHalbTeilnehmer"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Praktikum</td>
            <td>%FORMFIELD{"PraktikumTeilnehmer"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Projekt</td>
            <td>%FORMFIELD{"ProjektTeilnehmer"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Seminar</td>
            <td>%FORMFIELD{"SeminarTeilnehmer"}%</td>
          </tr>
        </table>
      </td>
    </tr>
  </table>
</sticky>

*Gesamtaufwand:* %FORMFIELD{"Gesamtaufwand"}%

---++++ Unterrichtssprache
   * Deutsch, 40%
   * Englisch, 60%

---++++ Niveau
   * %FORMFIELD{"Niveau"}%
---++++ Notwendige Voraussetzungen
   * Vektorfunktionen, Gradienten

---++++ Literatur
   * Domschke W., Drexl A.; Einführung in Operations Research; Springer
   * Zell, A.: Simulation Neuronaler Netze; Oldenbourg
   * Nauck, D. et al.: Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme; Vieweg
   * Eiben, A.E., Smith, J.E.: Introduction to Evolutionary Computing; Springer
   * Gerdes, I. et al.: Evolutionäre Algorithmen; Vieweg
   * Grosse et al.: Taschenbuch der praktischen Regelungstechnik, Fachbuchverlag Leipzig

---++++ Dozenten
   * Prof. Dr. Rainer Bartz



---++++ Wissenschaftliche Mitarbeiter
   * tba

---++++ Zeugnistext
Computational Intelligence

---+++ Kompetenznachweis
<sticky>
  <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
    <th colspan="2">Form</th>
    <tr>
      <td>sK</td>
      <td>Klausur</td>
    </tr>
  </table>
</sticky>

<sticky>
  <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
    <th colspan="2">Aufwand [h]</th>
    <tr>
      <td>sK</td>
      <td>10</td>
    </tr>
  </table>
</sticky>

*Intervall:* 3/Jahr

-----
---++ Lehrveranstaltungselemente

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---+++ <u>Vorlesung / Übung</u>

---++++ Lernziele 
---+++++ Lerninhalte (Kenntnisse)
   * Optimierungsstrategien
      * Problem-Klassifikationen
      * Gradientenverfahren
      * Simplex-Algorithmen
      * Multikriterielle Optimierung und Pareto-Ansätze
   * Künstliche neuronale Netze
      * Künsliche Neuronen
      * Netzstrukturen
      * Lernalgorithmen
   * Fuzzy Logik
      * Fuzzifizierung
      * Inferenz
      * Defuzzifizierung
   * Evolutionäre Algorithmen
      * Gen-Repräsentationen
      * Selektionsverfahren
      * Rekombinations-Methoden
      * Mutations-Operatoren

---+++++ Fertigkeiten
   * 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
   * Sie kennen das Prinzip des Simplex-Algorithmus und können eine Problemstellung in die für ihn geeignete Standardform überführen und eine Lösung erarbeiten
   * Die Studierenden können neuronale Netze einordnen und ihre Anwendbarkeit auf Problemstellungen bewerten
   * Sie können die Parameter neuronaler Netze variieren und ihren Einfluss abschätzen
   * Sie können Lernverfahren klassifizieren und ihre Arbeitsweise beschreiben
   * Sie kennen die Methodik der Fuzzy Logik und können eine Problemstellung darauf abbilden und das resultierende Systemverhalten begründen
   * 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

---+++++ Handlungskompetenz demonstrieren
   * Die Studierenden können lineare Probleme mit einem Simplex-Algorithmus lösen
   * Sie können nichtlineare Probleme der Modellbildung und Klassifizierung mit einem neuronalen Netz lösen
   * Sie können unscharf definierte Aufgaben mit Hilfe von Fuzzy Logik lösen
   * Sie können schwierige Probleme mit Heuristiken der evolutionären Algorithmen lösen


---++++ Begleitmaterial 
   * elektronische Vortragsfolien zur Vorlesung
   * elektronische Übungsaufgabensammlung


---++++ Besondere Voraussetzungen 
   * keine


---++++ Besondere Literatur 
   * keine


---++++ Besonderer Kompetenznachweis 
<sticky>
  <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
    <th colspan="2">Form</th>
    <tr>
      <td>bÜA</td>
      <td>Präsenzübung und Selbstlernaufgaben</td>
    </tr>
  </table>
</sticky>

<sticky>
  <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
    <th colspan="2">Beitrag zum LV-Ergebnis</th>
    <tr>
      <td>bÜA</td>
      <td>unbenotet</td>
    </tr>
  </table>
</sticky>

*Intervall:* 1/Jahr

%ENDSECTION{"Vorlesung / Übung"}%



%STARTSECTION{"Praktikum"}%
---+++ <u>Praktikum</u>

---++++ Lernziele 
---+++++ Lerninhalte (Kenntnisse)
   * Anwendung künstlicher neuronaler Netze auf Klassifizierungsaufgaben
   * Variation und multikriterielle Optimierung von System-Parametern 
   * Fuzzy-basierte Regelung eines Zwei-Größen Regelkreises

---+++++ Fertigkeiten
   * Die Studierenden können mit üblichen Werkzeugen der Computational Intelligence umgehen
   * Die Studierenden können Systemparameter variieren, Messreihen durchführen und Ergebnisse darstellen, bewerten und diskutieren
   * Die Studierenden können wissenschaftliche Literatur analysieren, einordnen, in ihren Kontext stellen und präsentieren

---+++++ Handlungskompetenz demonstrieren
   * Die Studierenden können Aufgaben in einem kleinen Team lösen
   * Sie können Optimierungsaufgaben strukturieren und systematisch bearbeiten
   * Sie können das Verhalten eines Systems bewerten und durch geeignete Modifikationen verbessern
   * Sie können mit internationaler wissenschaftlicher Literatur umgehen, sie verstehen und Anderen gegenüber darstellen


---++++ Begleitmaterial 
   * elektronische Beschreibung der Praktikums-Versuche (Aufgabenstellung)
   * elektronische Dokumentation der eingesetzten Tools


---++++ Besondere Voraussetzungen 
   * keine


---++++ Besondere Literatur 
   * keine


---++++ Besonderer Kompetenznachweis 
<sticky>
  <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
    <th colspan="2">Form</th>
    <tr>
      <td>Praktikum</td>
      <td>3 Aufgabenstellungen</td>
    </tr>
  </table>
</sticky>

<sticky>
  <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
    <th colspan="2">Beitrag zum LV-Ergebnis</th>
    <tr>
      <td>Praktikum</td>
      <td>Voraussetzung für Zulassung zur Klausur</td>
    </tr>
  </table>
</sticky>

*Intervall:* 1/Jahr

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Topic-Revision: r5 - 11 Jan 2016, GeneratedContent
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