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Course

Vorlesung Introduction to Neural Networks and Genetic Algorithms

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Semester:Summer Term 2021
Lecturer:Prof. Dr. Andreas Geyer-Schulz;
Appointment:Dienstag 16:00 - 17:30
Location:
SWS:2

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Content

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.

Course dates

Time Content
04/27/2021, 16:00 - 17:30 Online Live Session
(Link: https://kit-lecture.zoom.us/j/69577849780)
06/08/2021, 16:00 - 17:30 Online Live Session
(Link: https://kit-lecture.zoom.us/j/64321716341)
07/06/2021, 16:00 - 17:30 Online Live Session
(Link: https://kit-lecture.zoom.us/j/61950905157)


Course material

Content Author
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