Teaching
Lecture: Knowledge Processing with Neural Networks /
Wissensverarbeitung mit Neuronalen Netzwerken
Summer Semester 2014
News/Aktuelles
- Due to numerous requests we will start the lecture at 10:30h.
- All interested students who cannot enlist to this course because of requirements towards WV1 are encouraged to inform us. You can participate in this module even if you have not passed/participated WV1 yet.
- For this course we use the MIN-CommSy.
Information/Allgemeine Informationen |
| LV-Nummer: |
64-416 |
| Lecturer: |
Prof. Stefan Wermter |
| Period: |
Thu/Do 10-12 (we start at 10:30!) |
| Room: |
D-220 |
| Credit Hours |
2 SWS |
| Language: |
English with english material |
| Module: |
InfM-NI2, InfM-NN, IAF-NI2, MV-ISR2-WV2, InfM-WV2 |
Contents/Inhalte
Neural networks in the brain are the important basis for all behavior and knowledge processing in humans. Neural networks produce an impressive range of cognitive behavior and system performance. How is this possible and what can we learn from the brain for the development of neural learning and robust computer science systems? This lecture addresses this exciting question and provides a comprehensive overview of different computational neural networks and their use and integration into hybrid neural symbolic knowledge-processing systems.
Neuronale Netzwerke im Gehirn sind die wichtigste natürliche Basis für die Verarbeitung von Wissen beim Menschen. Neuronale Netzwerke ermöglichen eine beeindruckende Menge von sensormotorischem und kognitivem Verhalten und Systemperformanz. Wie ist dies möglich und was können wir von neuronalen Netzwerken lernen für die Entwicklung von innovativen lernenden und robusten Informatiksystemen. Diese Vorlesung behandelt diese spannende Fragestellung und liefert einen umfassenden Einblick in künstliche neuronale Netzwerke und deren Verwendung und Integration in hybride neuronale/symbolische wissensbasierte Systeme.
Objective/Lernziel
A deeper understanding of artificial neural networks and their integration into computer science system architectures.
Ein vertieftes Verständnis künstlicher neuronaler Netzwerke und deren Integration in Informatikarchitekturen.
Procedure/Vorgehen
Lecture with discussions complemented with the associated seminar. As an additional option we can offer access to a neural simulator or a new sophisticated robot simulator in our lab.
Vorlesung mit Diskussionen ergänzt durch das integrierte Seminar. Optional können wir zusätzlich eine neuronale Simulationsumgebung oder eine neue Robotersimulationsumgebung zur Verfügung stellen.
Hints about the language/Hinweise zur Sprache
The international context of education gets more and more important for industry, business and research. In order to help students to prepare for we offer this Msc lecture in English. This will be discussed with the students in the first lecture.
Eine internationale Ausrichtung der Ausbildung wird von immer größerer Bedeutung in Wissenschaft und Industrie. Um die Studierenden bei dieser Ausrichtung zu unterstützen, bieten wir die Vorlesung in Englisch an. Dies wird mit den Studierenden in der ersten Vorlesung besprochen.
Literature/Literatur
- Haykin S. Neural networks and learning machines. Prentice Hall, 2008.
- Wermter S., Sun R. Hybrid Neural Systems. Springer Verlag, Heidelberg, 2000. Online accessible
- Rojas R. Neural Networks. Springer Verlag, Berlin, 1996.
Hints for the examination/Prüfungshinweise
Binding requirement: Lecture and seminar
Knowledge Processing with Neural Networks can be selected exclusively either as module InfM-NN or as part of the module Integrated Application Subject Neuro-Informatics (IAF NI).
Verbindliche Vorrausetzung: Vorlesung und Seminar Knowledge Processing with Neural Networks können entweder als Modul InfM-NN oder als Teil des Moduls Integrierten Anwendungsfaches Neuroinformatik gewählt werden (Doppelverwendung nicht möglich).
Material
The material for this course can be found within the MIN-CommSy portal:
Informatik-CommSy: WTM: Knowledge Processing with Neural Networks 2014
