Universität Wien FIND

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Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

260088 VO Einführung in die Theorie vernetzter Systeme I (2012W)

Vom zellulären Automaten zu genetischen und neuronalen Netzwerkmodellen

2.50 ECTS (2.00 SWS), SPL 26 - Physik

Beginn und Vorbesprechung: DO 04.10.2012 10:00 Uhr, Kleiner Seminarraum, Zi. 3510, Boltzmanngasse 5, 1090 Wien

Auch für interessierte Erstsemester geeignet!
Die Vorlesung wird voraussichtlich etwa alle 14 Tage stattfinden, und zwar donnerstags, 10.00-12.00

e-mail anmeldung erbeten !

rueckfragen: karl.kuerten@univie.ac.at

Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine

Zur Zeit sind keine Termine bekannt.

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Vorlesung gibt einen anwendungsbezogenen Einblick in die Programmierung und Theorie zellulärer Automaten und neuronaler Netze sowie zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für die mathematische Modellierung biologischer, physikalischer und ökonomischer Prozesse.
I. Mustererzeugung, -erkennung und -vervollständigung: Musterzeugung durch zelluläre Automaten mit Schwerpunkt: Fraktale. Speicherung und Abruf von Informationen in einem neuronalen Netzwerk. Die Mustererkennung und Vervollständigung ist für viele Intelligenzleistungen grundlegend und zählt zu den vorrangigen Forschungszielen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz.
II. Selbstregulierende vernetzte Systeme: Modellierung biologischer Systeme auf der Grenze zwischen Ordnung und Chaos. Phasenübergänge und spontane Neigung zur Selbstorganisation dokumentiert am Beispiel eines genetischen Modellsystems für Zelldifferenzierung und Multi-Agentenmodellen.
III. Kommerzielle Anwendungen: Evolutionäre Ökonomie: Mathematische Modelle für die nicht-lineare dynamische Beschreibung von Wirtschaftsmärkten als wechselwirkendes vernetztes System. Analogien zur Biologie und genetische Algorithmen.
IV. Bildverarbeitung und Computertomographie: Die 3-dimensionale Bildrekonstruktion von Projektionsdaten ist vor allem aufgrund unvermeidbarer Meßungenauigkeiten und des hohen Datenanfalls ein schlecht konditioniertes Inversionsproblem, welches heutzutage mit Hilfe neuronaler Netzwerktechnik erfolgreich angegangen wird.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mündliche Prüfung

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Verständnis der Lehrveranstaltung.

Prüfungsstoff

Entsprechend dem Typus der Lehrveranstaltung.

Literatur


Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

MF 1, MF 10, MaG 25, PD250, LA-Ph212(4), Dok 3., Dok 4.

Letzte Änderung: Mi 19.08.2020 08:06