Karlsruhe Institute of TechnologyKarlsruhe Institute of Technology

Lehrveranstaltung

Vorlesung Introduction to Neural Networks and Genetic Algorithms

Zurück zur Übersicht
Semester:Sommersemester 2021
Dozenten:Prof. Dr. Andreas Geyer-Schulz;
Termin:Dienstag 16:00 - 17:30
Ort:
SWS:2

Teilnehmen

Um sich für die Vorlesung einzuschreiben, müssen Sie sich einloggen.

Inhalt

Details about the lecture and tutorial:

Link to the corresponding ILIAS course: Introduction to Neural Networks and Genetic Algorithms

Course Description

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 neuronalen Verfahren werden die Basisalgorithmen (z.B. Backpropagation) und ihre Anwendungen im Data Science vorgestellt.
  3. Im Bereich der genetischen Verfahren werden einfache genetische Algorithmen und ihre Varianten vorgestellt und angewendet.

Veranstaltungstermine

Time Inhalt
27.04.2021, 16:00 - 17:30 Online Live Session
(Link: https://kit-lecture.zoom.us/j/69577849780)
08.06.2021, 16:00 - 17:30 Online Live Session
(Link: https://kit-lecture.zoom.us/j/64321716341)
06.07.2021, 16:00 - 17:30 Online Live Session
(Link: https://kit-lecture.zoom.us/j/61950905157)
20.07.2021, 16:00 - 17:30 Online Live Session
(Link: https://kit-lecture.zoom.us/j/69361737540)


Vorlesungsmaterialien

Inhalt Autor
Introduction to Neural Networks and Genetic Algorithms. Learning in Nature Geyer-Schulz, Andreas

Foundations of Simple Genetic Algorithms Geyer-Schulz, Andreas

Worksheet Exercise 1 (With Materials) Geyer-Schulz, Andreas

The Genetic Algorithm as Function Optimizer Geyer-Schulz, Andreas

Analysis of Binary Coded Genetic Algorithms Geyer-Schulz, Andreas

Solutions for Worksheet 1 Geyer-Schulz, Andreas

Variants of Genetic Algorithms Geyer-Schulz, Andreas

Worksheet Exercise 2 (With Data Set) Geyer-Schulz, Andreas

Foundations of Neural Networks Geyer-Schulz, Andreas

Worksheet Exercise 3 (With Data Set) Geyer-Schulz, Andreas

Self-Test as Preparation for Intro- duction to Neural Networks and Genetic Algorithms Geyer-Schulz, Andreas

Regularization. Geyer-Schulz, Andreas