Vorlesung Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme

Sommersemester 2007

Übersicht

Allgemeines
Übungsblätter
Folien zur Vorlesung
Zusätzliche Unterlagen
Literatur
Verweise

Aktuelles

Für die Veranstaltungsteilnehmer, die einen unbenoteten Leistungsnachweis benötigen, bieten wir die Möglichkeit zu einem Kolloquium, d.h. "Scheingespräch" an, in dem relevante Teile der Veranstaltung er- und abgefragt, das Verständnis der Zusammenhänge geklärt und letztendlich die erfolgreiche Teilnahme an der Lehrveranstaltung dokumentiert werden. Ein Scheingespräch hat Prüfungscharakter ("kleine Prüfung"), kann aber beliebig oft wiederholt werden. Scheingespräche können in Gruppen zu zwei oder drei Personen oder auch individuell nach Absprache mit dem Lehrverantwortlichen Georg Ruß abgehalten werden. Bitte einfach per email melden.

Allgemeines

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme", die im Sommersemester 2007 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

Erster Teil: (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.
Zweiter Teil: Die Fuzzy-Mengentheorie ist eine Erweiterung der klassischen Mengenlehre, mit der impräzise und vage sprachliche Ausdrücke wie groß, klein, heiß, kalt usw. modelliert werden können. Die Fuzzy-Logik gestattet es, Regeln zu formulieren, die solche natürlichsprachlichen Ausdrücke enthalten. Diese Regeln können zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen eingesetzt werden. Diese Vorlesung wird im zweiten Teil eine Einführung sowohl in die Fuzzy-Mengentheorie als auch in die Fuzzy-Logik bieten. Außerdem werden Anwendungen in der Regelungstechnik, dem approximativen Schließen und der Datenanalyse behandelt.

Voraussetzungen

Grundlagen der Informatik, der Analysis und der linearen Algebra

Hörerkreis

Studenten der Informatik und interessierte Studierende anderer Fachrichtungen, siehe auch UnivIS (leider kein direkter Link möglich).
Hinweis für den Diplomstudiengang Informatik: das Fach kann statt im Bereich Informatik II auch im Bereich Informatik III abgerechnet werden.

Organisatorische Regelungen für den Übungsschein

Zu den Übungen gibt es Übungsblätter. Die Übungsaufgaben werden votiert. Durch eine Votierung erklärt man sich bereit, zu einer Aufgabe vorzutragen. (Lösungsvorschläge werden diskutiert, sie müssen nicht gleich richtig sein. Man sollte sich aber gründlich mit der Aufgabe beschäftigt haben.) Den Übungsschein bekommt, wer

mindestens die Hälfte der Übungsaufgaben votiert,
mindestens zweimal in den Übungen vorgetragen, und
am Ende des Semesters ein kurzes Kolloquium (ca. 10 min.) bzw. eine Klausur (bei über 20 Interessenten) bestanden hat.

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.

Termine und Räume

	Wochentag	Zeit	Raum	Beginn
Vorlesung	Donnerstag	09-11	G29-307	12.04.2007
Übung	Mittwoch	09-11	G22A-105	18.04.2007
Übung	Donnerstag	13-15	G29-K058	19.04.2007

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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Übungsblätter

An dieser Stelle finden Sie alle bisher bearbeiteten Übungsblätter sowie das jeweils aktuelle Übungsblatt.
Es wird insgesamt 11 Übungsblätter geben und somit auch 11 Übungstermine.

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Folien zur Vorlesung

Hier finden Sie Foliensätze zu den bisher gehaltenen Vorlesungen.

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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
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

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Verweise auf andere Webseiten

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