Die Weltwirtschaft steht an der Schwelle zu einem Zeitalter intelligenter Systeme. Viele Unternehmen werden sich künftig im internationalen Wettbewerb nur dann behaupten können, wenn es ihnen gelingt, mittels intelligenter Technologien ihre Produkte und Verfahren mit einem hohen Maß an Intelligenz auszustatten. Heute gilt die Neuroinformatik insbesondere mit ihren Fuzzy-Technologien, den Neuromethoden zusammen mit denen der Bioinformatik sowie den Evolutionsstrategien als Schlüsseltechnologie für die Informationsverarbeitung in komplexen technischen Systemen. Diese Ansätze besitzen das größte Anwendungspotential. Das Fusionsprodukt Neuro-Fuzzy repräsentiert eine vielversprechende, sich in doppelter Hinsicht an menschlichen Fähigkeiten orientierende Informationsverarbeitungstechnologie, deren Anwendungsfeld weit über die Regelungs- und Automatisierungstechnik hinausreicht und deren Potential für neue, wirtschaftliche, energiesparende, qualitätsoptimierende, intelligente Lösungen als besonders groß gilt. In der Literatur beginnt sich für die Gesamtheit der Begriff "Softcomputing" durchzusetzen. Die Zielstellung dieses Kurses besteht in folgendem:

- Einführung in die Hauptkonzepte

- Vermittlung der theoretischen Grundlagen

- Arbeitsweise, Entwurf und Realisierung neuroinformatischer Systeme

- Vermittlung des Leistungsstandes derartiger Systeme durch eigene praktische Übungen

Lehrumfang 2/ 1/ 1

Leistungsnachweis Beleg als Zulassungsvoraussetzung für mündliche Prüfung

Note Es zählt nur die Prüfungsnote, d.h. Fachnote = Prüfungsnote

1. Das biologische Paradigma

- Biologische neuronale Netze

- Entstehung und Entwicklung des neuronalen Verarbeitungsmodells

- Künstliche neuronale Netze

2. Standard-Netzmodelle

- Linearer Assoziierer

- Perzeptron

- Adaline, Madaline

3. Lernalgorithmen für neuronale Netze

- Lernalgorithmen

- Lernen in einstufigen Netzen

- Mehrschichtige Vorwärtsvermittlungsnetze

- Backpropagation-Netze

4. Anwendungen, Produkte, Tools der Technologie neuronaler Netze

- Simulatoren

- Neurohardware

- Marktübersicht

- Praktische Übungen

5. Schlüsselkonzepte der Fuzzy-Logik

6. Prinzipien der Fuzzy-Technologie

- Scharfe und unscharfe Mengen

- Linguistische Ausdrücke

- Operationen mit Fuzzy-Mengen

7. Unscharfe Regelbasierte Expertensysteme

8. Fuzzy-Regelungssysteme

9. Anwendungen, Produkte, Tools der Fuzzy-Technologie

- Simulatoren

- Fuzzyhardware

- Marktübersicht

10. Grundkonzeption Genetische Algorithmen

Zill, A. Simulation Neuronaler Netze, Addison-Wesley 1994

Rojas, R. Theorie der neuronalen Netze, Springer 1993

Brause, R. Einführung in die Neuroinformatik, Teubner 1995

Kratzer, K. Neuronale Netze, Carl Hauser 1990

Schöneburg, E., Hansen, N., Gaelczyk, A Neuronale Netzwerke, Markt & Technik 1992

Ritter, H.,Martinez,T., Schulten, K. Neuronale Netze, Addison-Wesley 1991