Vorlesung Neuronale Netze

Sommersemester 2011

Übersicht

Allgemeines
Übungsblätter
Folien zur Vorlesung
Zusätzliche Unterlagen
Literatur
Verweise

Aktuelles

Klausureinsicht am 18.08.2011 von 09-10 Uhr und 12-15 Uhr, G29-E013.

Allgemeines

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Neuronale Netze", die im Sommersemester 2011 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 empfehlen sich jedoch die Bearbeitung der Aufgabenblätter und die Teilnahme an einer der Übungen.

Termine und Räume

	Wochentag	Zeit	Raum	Beginn
Vorlesung	Donnerstag	09-11	G29-307	07.04.2011
Übung	Montag	13-15 (c.t.)	G22A-218	11.04.2011
Übung	Montag	15-17 (s.t.)	G22B-103	11.04.2011

Die Einschreibung für die Klausur erfolgt zentral im hisqis bzw. in den jeweils für die Studierenden zuständigen Prüfungsämtern. Studenten anderer Fakultäten sollten sich daher an ihr eigenes Prüfungsamt wenden.

Klausurtermin: Montag, 11.07.2011, 11:30 -- 13:30 in G29/307.

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.

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Folien zur Vorlesung

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

nn-01.pdf (zum 07.04.2011)
nn-02.pdf (zum 21.04.2011)
nn-03.pdf (zum 28.04.2011)
nn-04.pdf (zum 05.05.2011)
nn-05.pdf (zum 12.05.2011)
nn-06.pdf (zum 19.05.2011)
nn-07.pdf (zum 09.06.2011)
nn-08.pdf (zum 16.06.2011)
nn-09.pdf (zum 23.06.2011) (Support Vector Machines, aktualisiert am 07.07.2011)
nn-10.pdf (zum 30.06.2011) (Neuro-Fuzzy-Systeme)
nn-all.pdf, alle Folien, wird regelmäßig aktualisiert

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Die englischen Folien, an denen sich diese Veranstaltung zu Beginn stark orientiert (und die sich wiederum am Buch "Neuro-Fuzzy-Systeme" orientieren, Link s.u.), finden Sie unter http://www.borgelt.net/slides/nn.pdf.

Übungsblätter

An dieser Stelle finden Sie alle bisher bearbeiteten Übungsblätter sowie das jeweils aktuelle Übungsblatt.

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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

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Literatur

D. Nauck, C. Borgelt, F. Klawonn und R. Kruse
Neuro-Fuzzy-Systeme
Link zu Amazon.de
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/science/neural_networks

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Verweise auf andere Webseiten

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