Humboldt Universität zu Berlin, Institut für Informatik

Seminar: Künstliche Neuronale Netze

Fr 11-13 Uhr, RUD 25, Raum 4.113, Leitung: Gerd Kock

Termine

• ACHTUNG! In der ersten Semesterwoche noch kein Termin!
• 28.10.2005 Vorbesprechung und Themenvergabe (Folien)
• 18.11.2005 Bastian Hamann: "Einführung - Das biologische Paradigma" (Kap. 1) (Folien)
• 25.11.2005 Alexandra Rostin: "Das Modell von McCulloch und Pitts" (Kap. 2) (Folien)
• 02.12.2005 Mechmet Chiousemoglou: "Gewichtete Netze - Das Perzeptron" (Kap. 3) (Folien)
• 09.12.2005 Andreas Janz: "Der Perzeptron-Lernalgorithmus" (Kap. 4) (Folien)
• 16.12.2005 Terminausfall wegen Krankheit
• ACHTUNG! In den ersten drei Januarwochen keine Termine!
• 27.01.2006 Cornelia Krasniqi: "Netze mit mehreren Schichten" (Kap. 6) (Folien)
• 03.02.2006 Heinrich Mellmann: "Der Backpropagation-Algorithmus" (Kap. 7) (Folien)
• 10.02.2006 Alexander Hentschel: "Assoziativspeicher" (Kap. 11) (Folien)
• 17.02.2006 Alexander Mies: "Kohonens topologieerhaltende Abbildungen" (Kap. 15) (Folien)

Inhalte und Lernziele der Veranstaltung

Im Rahmen dieses Seminars sollen Funktionsweise und Anwendungsfelder Künstlicher Neuronaler Netze erarbeitet werden. Insbesondere sollen wichtige Modelle wie das Backpropagations-Netzwerk, das Hopfield-Modell oder Kohonen-Feature-Maps dargestellt werden. Neben der Darstellung einzelner Netzwerktypen ist auch die vergleichende Analyse geplant. Praktisch interessierte Studenten haben darüber hinaus die Möglichkeit, ihren Beitrag in Form von Demonstrationsbeispielen zu liefern.

Zur Erlangung eines Seminarscheins bzw. von Credits ist ein Vortrag zu halten und eine kurze Zusammenfassung dazu auszuarbeiten. Regelmässige Seminarteilnahme wird vorausgesetzt.

Literatur

• Raul Rojas. Theorie der neuronalen Netze, Eine systematische Einführung. Springer Verlag.
• Weitere Literatur wird im Verlauf der Veranstaltung bekanntgegeben.