Adaptive Systeme: Grundlagen Neuronaler Netze

Was können neuronale Netze und was nicht?

Das wohl bekannteste adaptive System ist das Gehirn. Inspiriert durch Aufbau und Arbeitsweise des Gehirns wurden künstliche neuronale Netze zur Lösung von verschiedenen Problemstellungen entwickelt und in den letzten Jahren populär.

In der praktischen Anwendung geht der Trend zum Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen zur Lösung von Teilproblemen wie Klassifikation, Zeitreihenvorhersage, adaptive Control, Bewertungen von Zuständen eines Systems, Datenvorverarbeitung. Trotz umfangreicher Forschung existieren noch viele Probleme beim Lernen mit neuronalen Netzen.

In diesem Hauptseminar werden Grundlagen neuronaler Netze (Netzarchitekturen, Lernregeln, mathematische Analysen) behandelt.

Weiterhin werden aktuelle Probleme und deren Lösungsversuche beim Lernen mit neuronalen Netzen erörtert. Auf den sehr aktuellen Punkt der Datenvorverarbeitung mit neuronalen Netzen wird eingegangen. Abschliessend werden existierende Anwendungen in der Praxis dargestellt.


Ort und Zeit, Vorbesprechung

Montags, 14.00 -16.00 in Raum HG 3219 (Seminarraum Brauer) Vorbesprechung am 6.5. um 14.00 in Raum HG 1120 (Gruppenraum KI/Kognitionsgruppe).

Inhalte

Die folgende Liste stellt eine Reihe von Themenvorschlägen aus verschiedenen aktuellen Forschungsgebieten dar.
Michael Sturm, Gabriele Scheler, Josef Hochreiter 4-18-1996