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Event

Introduction to Neural Networks and Genetic Algorithms [SS222540541]

Type
lecture (V)
Term
SS 2022
SWS
2
Language
Englisch
Appointments
14
Links
ILIAS

Lecturers

Organisation

  • KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften

Part of

Literature

  • Goldberg, David E. (2001)
    Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning.
    Addison-Wesley, New York.
  • Bishop, Christopher M. (2006)
    Pattern Recognition and Machine Learning.
    Springer, New York.
  • Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron (2016)
    Deep Learning.
    MIT Press. Cambridge.

Appointments

  • 19.04.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 26.04.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 03.05.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 10.05.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 17.05.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 24.05.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 31.05.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 14.06.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 21.06.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 28.06.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 05.07.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 12.07.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 19.07.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01
  • 26.07.2022 15:45 - 17:15 - Room: 05.20 1C-01

Note

Die Lehrveranstaltung besteht aus einer kurzen Einleitung und zwei Teilen:

  1. In der Einleitung werden die biologischen Mechanismen
    von neuronalen und genetischen Verfahren vorgestellt.
    Außerdem wird ein gemeinsamer Rahmen für die Evaluation
    des Lernerfolges der Verfahren in Anwendungen eingeführt.
  2. Im Bereich der genetischen Verfahren werden einfache genetische
    Algorithmen und ihre Varianten vorgestellt, analysiert und angewendet.
  3. Im Bereich der neuronalen Verfahren werden die Basisalgorithmen
    (z.B. Backpropagation) und ihre Anwendungen im Data Science
    vorgestellt.

Lernziele:

Der Student kennt die wesentlichen Algorithmen und Lernverfahren
für neuronale Netze und genetische Algorithmen und er kann diese
Verfahren (z.B. in R) praktisch anwenden und ihre Qualität
beurteilen.