Vorlesung Neuronale Netze

Sommersemester 2009

Übersicht

• Allgemeines
• Übungsblätter
• Folien zur Vorlesung
• Zusätzliche Unterlagen
• Literatur
• Verweise

Aktuelles

Die Klausurergebnisse wurden ans Prüfungsamt gemeldet und sollten im hisqis verfügbar sein.

Allgemeines

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Neuronale Netze", die im Sommersemester 2009 von Prof. Dr. Rudolf Kruse an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg gehalten wird. Diese Seite wird im Laufe des Semesters aktualisiert.

Inhalte der Vorlesung

(Künstliche) neuronale Netze werden in vielen Bereichen eingesetzt, z.B. zur Mustererkennung, Klassifikation, Diagnose, Optimierung, Steuerung und in wissensbasierten Systemen. Die wesentlichen Vorteile (künstlicher) neuronaler Netze sind ihre Lernfähigkeit und ihre inhärente Parallelität. Die Vorlesung führt in die Grundlagen der (künstlichen) neuronalen Netze aus der Sicht der Informatik ein. Lernparadigmen und -algorithmen werden ebenso behandelt wie verschiedene, auf diesen Paradigmen aufsetzende Netzmodelle, z.B. Schwellenwertelemente, mehrschichtige Perzeptren, Radiale-Basisfunktionen-Netze, selbstorganisierende Karten, Hopfield-Netze und rückgekoppelte Netze.

Voraussetzungen

Grundlagen der Informatik, der Analysis und der linearen Algebra

Hörerkreis

Studenten der Informatik und interessierte Studierende anderer Fachrichtungen, siehe UnivIS

Regelungen für die Prüfungszulassung

Die Zulassung zur Prüfung ist von unserer Seite an keine zusätzlichen Bedingungen gebunden. Zur Vorbereitung empfiehlt sich jedoch die Bearbeitung der Aufgabenblätter und die Teilnahme an einer der angebotenen Übungen. Ob die Prüfung mündlich oder schriftlich erfolgt, entscheidet sich in den ersten Semesterwochen nach der Anzahl der Teilnehmer. Die Prüfung erfolgt schriftlich, Termin siehe unten.

Termine und Räume

Die Einschreibung für die Klausur erfolgt zentral in den jeweils für die Studierenden zuständigen Prüfungsämtern. Studenten anderer Fakultäten sollten sich daher an ihr eigenes Prüfungsamt wenden. Üblicherweise wird dort eine Einschreibliste erstellt, die uns vor der Klausur übermittelt wird. Bei Rückfragen kontaktieren Sie uns bitte.

Lehrende

Wenn Sie Fragen oder Anmerkungen zur Vorlesung oder zu den Übungen bzw. Webseiten haben, wenden Sie sich bitte (wenn möglich, per E-mail) an eine der unten aufgeführten Personen.

• Prof. Dr. Rudolf Kruse, kruse@iws.cs.uni-magdeburg.de
• Georg Ruß, russ@iws.cs.uni-magdeburg.de, PublicKey 0x38ED5624

Übungsblätter

An dieser Stelle finden Sie alle bisher bearbeiteten Übungsblätter sowie das jeweils aktuelle Übungsblatt. Voraussichtlich wird es zehn Übungstermine geben. Die letzten Übungen am 06.Juli sind zusätzlich als Fragestunde bezüglich aller bisherigen Themen gedacht. Es können auch eigene Programme oder Ideen vorgetragen werden.

• nn01.pdf (zum 20.04.2009)
• nn02.pdf (zum 27.04.2009)
• nn03.pdf (zum 04.05.2009)
• nn04.pdf (zum 11.05.2009)
• nn05.pdf (zum 15.06.2009)
• nn06.pdf (zum 15.06.2009)
• nn07.pdf (zum 22.06.2009)
• nn08.pdf (zum 29.06.2009)
• nn09.pdf (zum 06.07.2009)

Folien zur Vorlesung

Hier finden Sie rechtzeitig vor den Vorlesungen Foliensätze zu den Vorlesungen.

• nn-01.pdf (zum 09.04.2009)
• nn-02.pdf (zum 16./23./30.04.2009), Zusatz: Anwendung von MLP (zum 23.04.2009)
• nn-03.pdf (zum 30.04./07.05.2009), Zusatz: Anwendung von SOMs (zum 07.05.2009)
• nn-04.pdf
• nn-05.pdf
• nn-06.pdf
• nn-07.pdf
• nn-08.pdf

Zusätzliche Unterlagen

An dieser Stelle finden Sie zusätzliche Unterlagen zur Vorlesung und zu den Übungen.

• Programme zur Visualisierung des Trainings von mehrschichtigen Perzeptren durch Fehlerrückpropagation: xmlp/wmlp
• Programme zur Visualisierung der lernenden Vektorquantisierung: xlvq/wlvq
• Programme zur Visualisierung des Trainings selbstorganisierender Karten: xsom/wsom
• Programme zur Visualisierung von Hopfield-Netzen als assoziativer Speicher: xhopf/whopf

Literatur

• D. Nauck, C. Borgelt, F. Klawonn und R. Kruse
  Neuro-Fuzzy-Systeme
  Von den Grundlagen Neuronaler Netze zu modernen Fuzzy-Systemen
  Vieweg, Braunschweig/Wiesbaden 2003 (3. Auflage)
  Die Vorlesung wird sich sehr eng an den ersten Teil dieses Buches anlehnen. Es wird daher als Begleitmaterial besonders empfohlen.
• R. Rojas
  Theorie der neuronalen Netze: Eine systematische Einführung
  Springer, Berlin 1993
• A. Zell
  Simulation neuronaler Netze
  Addison-Wesley, Bonn 1994
• S. Haykin
  Neural Networks
  A Comprehensive Foundation
  Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ, USA 1994
• FAQ der Newsgroup comp.ai.neural-nets
  ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html
• Frei verfügbares Skript "Neuronale Netze"
  http://www.dkriesel.com/index.php?id=neuronalenetze

Verweise auf andere Webseiten

• Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
• Fakultät für Informatik
• Institut für Wissens- und Sprachverarbeitung
• Arbeitsgruppe Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme
• andere Lehrveranstaltungen der Arbeitsgruppe