Dr.  Silja  Meyer-Nieberg Dr.  Heiko  Hahn

jedes Frühjahrstrimester

2 + 2

Dienstag, 16:45 - 18:15, Hörsaal 1131

• Vorbesprechung: 02.04.08, 09:00 - 10:00 Uhr

Freitag, 08:00 - 09:30, Hörsaal 1101

Unter Computational Intelligence versteht man allgemein ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Im Wesentlichen werden damit die drei Verfahrensklassen Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen, Fuzzy-Systeme und verwandte Gebiete des Machine Learnings sowie weitere naturanaloge Verfahren wie Swarm Intelligence zusammengefasst.

Die Anwendungsbreite dieser Verfahren reicht von Problemen der Mustererkennung (etwa Objekterkennung in Bilden, Sensordaten etc., Data Mining für Web 2.0 Anwendungen) über Bestimmung optimaler Strukturen (z.B. optimale Rundreisen, optimales Design) bis hin zur Steuerung autonomer Fahrzeuge.

Die Vorlesung konzentriert sich auf Support Vector Machines, Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen und Swarm Intelligence. Neben einer gründlichen Einführung in die zugrunde liegenden Konzepte wird die praktische Anwendung der Verfahren in MATLAB vermittelt.

Bishop, C. Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006
Eiben, A.E., Smith, J.E. Introduction to Evolutionary Computation, Springer, 2007
Engelbrecht, A.P.: Computational Intelligence, Springer, 2007