Soft Computing

Ziele der Lehrveranstaltung

Die Studierenden werden in die Problematik der Wissensverarbeitung eingeführt. Die Studierenden kennen Grundbegriffe, Konzepte, Modelle, Methoden und Software-Tools der wissensbasierten Systeme. Dabei werden die Studierenden mit regel-, logik- und objektbasierten Wissensverarbeitungen sowie vagen (Fuzzy Modelle) als auch konnektionistischen (künstliche neuronale Netze) Ansätzen vertraut. Die Studierenden sind in der Lage, Probleme aus den verschiedenen Anwendungsbereichen mittels geeigneter Verfahren bzw. Tools zu lösen.

Inhalt

Einführung

Künstliche Intelligenz, Wissensrepräsentation

Wissensverarbeitung

  • Regelbasierte Wissensverarbeitung
  • Logikbasierte Wissensverarbeitung
  • Objektbasierte Wissensverarbeitung

Suchverfahren

  • Uninformierte Suchverfahren
  • Heuristische Suchverfahren
  • Optimale Netzsuchverfahren
  • Spielbäume

Vages Wissen

  • Fuzzy-Mengen
  • Fuzzy-Logik und -Inferenz
  • Fuzzy-Regler

Konnektionistisches Wissen

  • Neurobiologische Grundlagen
  • Modell von McCulloch und Pitts
  • Perzeptron von Rosenblatt
  • Mehrsichtige Perzeptron
  • Lernverfahren
  • KNN-Simulatoren

 

Projekte

Hier können Sie eine Auswahl an Projekten einsehen, die im Laufe der Lehrveranstaltung Soft Computing von Studierenden konzipiert und realisiert wurden.