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Homepage Alexander Schatten - Lehre und Forschung / Veranstaltungen - WS 2004 - VU: Neural Computation 2 Vienna University of Technology Faculty for Informatics Institute for Software Technology and Interactive Systems
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> Home > Lehre/Lectures > Vorlesungen > WS 2004 - VU: Neural Computation 2Printer Friendly
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WS 2004 - VU: Neural Computation 2



Ankündigung

SemesterstundenVU 2
SemesterWS 2004
Nummer188.350
Leitung der VeranstaltungAndreas Rauber
Abstract Unueberwachte Lernverfahren, wie z.B. Self-Organizing Maps, Growing Hierarchical Structures, Zellulaere Automaten, Ant Colony Optimisation, ...
Für den Abschluss der LV ist notwendig: Wird bei der Vorbesprechung besprochen.
Beschränkung diese Veranstaltung ist auf 50 Teilnehmer beschränkt.
VorbesprechungDo.28 Okt 2004: 16:00-17:00 (HS 6 Hauptgebäude)
Vorlesung-/Übungstermine
  • siehe Vorlesungseinheiten: 16:00-17:00 (HS 6 Hauptgebäude)
Prüfungen
  • [wird bei Vorbesprechung angekündigt] Datum wird noch bekanntgegeben

News

  • [2005-02-22] Präsentation der SOM Vorlesung verfügbar.
  • [2004-12-11] Präsentation und Resourcen der GA/CA Vorlesung verfügbar.
  • [2004-12-08] Präsentation der ersten Einheit verfügbar.
  • [2004-10-28] Vorbesprechung hat stattgefunden. Weitere Informationen werden hier publiziert bzw. aktualisiert.
  • [2004-10-18] Update der Inhalte "Ant Collony Optimisation"
  • [2004-10-08] Vorbesprechung am 28. Oktober!

[News als RSS]

Inhalt

Einleitung

VortragenderAlexander Schatten, Andreas Rauber
Datum2.Dezember 2004
Inhalte
  • Natural Computation
  • Einführung in Neuronale Netze
  • Unsupervised Learning
Resourcen

Genetische Algorithmen und Zelluläre Automaten

Anmerkung
VortragenderAlexander Schatten
Datum9.Dezember 2004
Inhalte
  • Genetische und Evolutionäre Algorithmen
  • Algorithmen, Variationen, Konfiguration
  • Einsatzbereiche von GAs und EAs
  • Zelluläre Automaten: Theorie und Mathematik
  • CAs in der Praxis
  • Einsatzbereiche: wurden die Versprechungen erfüllt?
Resourcen

Ant Colony Optimisation (ACO)

VortragenderSabine Graf
Datum16.Dezember 2004
Inhalte
  • Was können Computer von Ameisen lernen?
  • Grundlegende Algorithmen mit künstlichen Ameisen (Ant System, Ant Colony System, ...)
  • Einsatzbereiche von ACO-Algorithmen (NP-harte Probleme, Mehrzieloptimierungsprobleme, dynamische Probleme, verteilte Probleme)
  • Anwendung im Bereich Krankenhausmanagement
Resourcen

Self-Organising Maps und verwandte Verfahren

VortragenderAndreas Rauber
Datum13.Jänner 2005
Inhalte
  • Clustering
  • Topologieerhaltende Abbildung
  • Knowledge Maps
  • Anwendung im Bereich Text und Musik
Resourcen

Weitere Resourcen

    Tutoren

       
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