Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...

• die mathematischen Grundlagen von Soft Computing zu beschreiben
• Anwendungen von Soft Computing im Wasser- und Ingenieurbau zu analysieren
• "artificial neural networks" zu verstehen und deren Einsatz zu kennen

Theorie und Praxis - 30 Std. 3 ECTS-Punkte Soft Computing (SC) - Künstliche Neuronale Netze (ANNs), evolutionäre Algorithmen und Fuzzy-Inferenzsysteme sind ein Gegenstück zu herkömmlichen (harten) Berechnungsmethoden. Ziel des Kurses ist es, mathematische Grundlagen von SC zu präsentieren, um verschiedene Anwendungen im Wasser- und Hochbau zu analysieren. Dieser Kurs beschreibt aus technischer Sicht eine detaillierte Behandlung von ANNs. Die beliebtesten neuronalen Netzwerkarchitekturen und Lernalgorithmen für überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen werden behandelt.

Der Kurs wird mit Beispielen, numerischen Experimenten und Anwendungen unterstützt. Die Teilnehmer lernen, mit Matlab Algorithmen zu implementieren und anzuwenden. Die Lehrinhalte Theorie (50%) und Praxis (50%) werden zu 30 Stunden Vorlesung und Übung gleichermaßen angeboten. Das Fach wird auf einem Niveau aufbereitet, das für Masterstudenten, Doktoranden, Postdocs und Forscher geeignet ist.

Aneignung der Grundlagen durch Vortrag und Selbststudium, unterstützt durch Beispiele, numerischen Experimente und Anwendungen

Schriftliche Prüfung mit Übungen