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Department of Informatics
Knowledge Technology

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Teaching

Praktikum: Neuronale Netze/Neural Networks

Winter Semester 2015/2016

News/Aktuelles


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General Information/Allgemeine Informationen

LV-Nummer: 64-150
Lecturer: Cornelius Weber
Period: Fri/Fr 14-18
Room: D-114
Credit Hours 4 SWS, 6 ETCS
Language: Deutsch/English
Module: IP11-Prak/InfB-Prak


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Contents/Inhalte

Wie kodiert ein neuronales Netz Informationen, wie lernt es, was kann es lernen? Diese und weitere Fragen untersuchen wir durch Programmierung zuerst vorgegebener, später wählbarer Aufgabestellungen in Kleingruppen. Eine Einführung in Python wird gegeben, jedoch sind alle Programmiersprachen, Neuro-Simulator, Libraries, etc. möglich.
Wir werden vorwärtsgerichtete und rückgekoppelte neuronale Netzarchitekturen sowie überwachte und unüberwachte Lernparadigmen kennenlernen, programmieren und testen. Anwendungsbeispiele der erlernten Algorithmen sind Objekterkennung, Zeitreihenvorhersage, Modellierung von Befunden im Gehirn, Roboterkontrolle (in einem 3D Robotersimulator wie z.B. V-REP).

How does a neural net encode input data? How does it process them to generate output? These questions will be investigated by programming simple neural network architectures. The students will choose a problem as well as a suitable programming form and realize their solution in a team. An introduction to Python will be given, but any programming language, neural simulator, libraries, etc. are welcome.
We will explore feedforward and recurrent network architectures, as well as supervised and unsupervised learning paradigms. Example applications are object recognition, time series prediction, computational neuroscience or robot control (may involve a 3D robot simulator, such as V-REP).


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Objective/Lernziel

Es soll vermittelt werden, wie das Gehirn sensorische Daten in abstrakte Repräsentationen transformiert, aufgrund derer wir handeln. Diese Prinzipien werden verstärkt in der Programmierung biologisch inspirierter, intelligenter Roboter eingesetzt. Programmiertechnisch werden der Umgang mit Daten, die Programmierung und Visualisierung von Matrizen und neuronaler Architekturen und das Arbeiten im Team erlernt. Um verschiedene Lernregeln und Daten einsetzen zu können, wird auf modulare und flexible Programmierung Wert gelegt.

It shall be conveyed how the brain transforms sensory data into abstract representations based on which we act. These principles are increasingly employed in the programming of biologically inspired intelligent robots. With regard to the programming techniques, dealing with data, programming, visualization of matrices and neural architectures, and working in a team will be learned. To facilitate the implementation of various learning rules with varying data, emphasis is placed on modular und flexible programming.


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Procedure/Vorgehen

Nach einer Einführung durch die Veranstalter werden in Kleingruppen Konzepte zur Programmierung unter Berücksichtigung existierender Softwarepakete erarbeitet. Am Ende der Veranstaltung werden die verschiedenen Lösungswege der einzelnen Gruppen vorgestellt und kritisch miteinander verglichen.

After an introduction by the lecturers, programming concepts with regard to existing software packages will be worked out in small groups. At the end of the course the various group solutions will be presented and critically analysed.


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Literature/Literatur


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Material

Das Material für diese Veranstaltung ist innerhalb des CommSy Portals zu finden:
Informatik-CommSy: WTM: Praktikum Neuronale Netze WS2015/16