Neuronale Methoden für technische Systeme

Mechatronik, Bachelor (PO-2023)

Modulnummer / ModulcodeWP-ME-BA-32
ModulnameNeuronale Methoden für technische Systeme
Art des ModulsWahlpflicht
Lernergebnisse, Kompetenzen, Qualifikationsziele

Die Studierenden haben die Grundlagen zu Architekturen und dazugehörigen Lernverfahren für neuronale Netze kennengelernt und sind in der Lage sie zum Anlernen statischer und dynamischer Zusammenhänge anzuwenden.

LehrveranstaltungsartenVLmP (2 SWS), Ü (1 SWS)
Lehrinhalte
  • Geschichtliche Entwicklung,
  • Die einfachste Verarbeitungseinheit: das Neuron.
  • Architekturen neuronaler Netze: Hopfield-Modelle; einfache Perzeptrons; Multi-Layer Perzeptrons; dynamische Netze.
  • Lernverfahren: Delta-Rule, Backpropagation, Varianten der Backpropagation, Newton- und Levenberg-Marquardt-Lernverfahren.
  • Anwendungen: Mustererkennung, Funktionsapproximation.
Titel der LehrveranstaltungenNeuronale Methoden für technische Systeme
Lehr- und Lernmethoden (Lehr- und Lernformen)Frontalunterricht (Tafel und elektronische Medien), Übungen am Rechner.
Verwendbarkeit des Moduls
Dauer des ModulsEin Semester
Häufigkeit des Angebotesjährlich im Sommersemester
SpracheDeutsch
Empfohlene (inhaltliche) Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul
Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul keine
Studentischer Arbeitsaufwand120 h (45 h Präsenz + 75 h Selbststudium)
Studienleistungenkeine
Voraussetzung für Zulassung zur Prüfungsleistungkeine
PrüfungsleistungenKlausur (90 Min.)
Anzahl Credits (ECTS)4 cp
LehreinheitElektrotechnik
Modulverantwortliche/rProf. Dr. Mohamed Ayeb
LehrendeProf. Dr. Mohamed Ayeb
MedienformenBeamer, Skript, Tafel
Literatur
  • James A. Anderson.” An introduction to neural networks“ Cambridge, Mass., MIT Press, 1997
  • Raúl Rojas , “Neural networks : a systematic introduction” Berlin, Springer, 1996
  • Rüdiger Brause, „Neuronale Netze“, Teubner Verlag 1995
  • Raul Rojas, „Theorie der neuronalen Netze“, Springer Verlag 1993

Weitere Literatur wird in der Vorlesung bekanntgegeben.