188.413 Selbstorganisierende Systeme
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2024W, VU, 3.0h, 4.5EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 3.0
  • ECTS: 4.5
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Hybrid

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage 

  • Self-Organizing Maps zu trainieren
  • geeignete Visualisierungen für die SOM auszuwählen und zu kombinieren
  • anhand der vorliegenden Visualisierungen Muster in den Daten zu erkennen und Hypothesen zur Clusterstruktur zu erstellen
  • Strukturen zu interpretieren und kritisch zu hinterfragen
  • Die Funktionsweise von genetischen Algorithmen, Zellulären Automaten und Ant Colony Systemen zu verstehen, und deren Einsatzgebiete zu erkennen
  • Funktionsweise verschiedener Swarm Intelligence Systeme zu beschreiben und ahnhand ihrer Stärken und Schwächen Problemdomänen zu zuordnen
  • Particle Swarm Optimization Algorithm für eine bestimmte Optimierunsaufgabe zu implementieren und sein Parameter entsprechend zu tunen 
  • Die grundlegende Methodik und Einsatzbereiche von Swarm Robotic aufzufassen und nachvollziehen 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Unueberwachte und selbst-organisierende Lernverfahren, wie z.B. Self-Organizing Maps, Growing Hierarchical Structures, Zellulaere Automaten, 

Vortragstermine:

  • 12.10.: Vorbesprechung & erste Vorlesung
  • (weiterer Terminplan siehe TUWEL)
    • TBA.: Genetic Algorithms, Cellular Automata, Swarms Grundlagen
    • TBA.: Mutli-Agent Systems
    • TBA.: Swarm Systems 1
    • TBA.: Swarm Systems 2
    • TBA.: SOM - Teil 1: Grundlagen, Architekturen, Trainingsmethoden
    • TBA.: SOM - Teil 2: Visualisierung,
    • TBA.: SOM - Teil 3: Visualisierung, Qualitätsmaße, verwandte Architekturen

 

 

ECTS/Aufwand:

Vorlesung: 8 Einheiten a 2h: 16h

Literatur: 10h

Übungsbeispiele:

    Ex1: 20h

    Ex2: 20h

    Ex3: 20h

Vorbereitung Prüfung: 25,5h

Prüfung: 1h

SUMME: 112.5h

Methoden

- Vortrag (on-line, live-streaming)

- Demonstrationen und Beispiele zur Diskussion

- praktische Übungen in Kleingruppen

Prüfungsmodus

Schriftlich und Mündlich

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do.09:00 - 11:0003.10.2024 - 23.01.2025FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.08:00 - 10:0007.11.2024FAV Hörsaal 2 Lecture
Selbstorganisierende Systeme - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Do.03.10.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.10.10.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.17.10.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.24.10.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.31.10.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.07.11.202408:00 - 10:00FAV Hörsaal 2 Lecture
Do.07.11.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.14.11.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.21.11.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.28.11.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.05.12.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.12.12.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.19.12.202409:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.09.01.202509:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.16.01.202509:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Do.23.01.202509:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung

Leistungsnachweis

  • Bewertung praktischer Übungen/Aufgaben durch Abgaben und Abgabegespräche.
  • Schriftliche Leistungsüberprüfung (closed book). Aus derzeitiger Sicht in Präsenz. Sofern es die "pandemic situation" zu den geplanten Terminen nicht zulässt, wird eine die Leistungsüberprüfung on-line via TUWEL durchgeführt. Bei einer zu geringen Anmeldezahl kann die Leistungsüberprüfung mündlich durchgeführt werden (abhängig von der "pandemic situation").

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Do.09:00 - 11:0009.01.2025HS 18 Czuber - MB schriftlich30.10.2024 00:00 - 06.01.2025 23:59in TISSIndiv. Assessment - 1
Fr.09:00 - 11:0014.03.2025EI 9 Hlawka HS - ETIT schriftlich06.02.2025 00:00 - 12.03.2025 23:59in TISSIndiv. Assessment - 2

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
30.07.2024 00:00 17.10.2024 23:59 17.10.2024 23:59

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science Gebundenes Wahlfach
066 926 Business Informatics Gebundenes Wahlfach
066 931 Logic and Computation Gebundenes Wahlfach
066 932 Visual Computing Gebundenes Wahlfach
066 933 Information & Knowledge Management Gebundenes Wahlfach
066 935 Media and Human-Centered Computing Gebundenes Wahlfach
066 937 Software Engineering & Internet Computing Gebundenes Wahlfach

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Begleitende Lehrveranstaltungen

Vertiefende Lehrveranstaltungen

Sprache

bei Bedarf in Englisch