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Event

Semester: Winter term 2016

2.01.535 Computational Intelligence I -  


Event date(s) | room

  • Freitag, 21.10.2016 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 21.10.2016 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 28.10.2016 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 28.10.2016 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 4.11.2016 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 4.11.2016 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 11.11.2016 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 11.11.2016 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 18.11.2016 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 18.11.2016 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 25.11.2016 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 25.11.2016 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 2.12.2016 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 2.12.2016 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 9.12.2016 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 9.12.2016 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 16.12.2016 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 16.12.2016 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 23.12.2016 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 23.12.2016 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 13.1.2017 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 13.1.2017 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 20.1.2017 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 20.1.2017 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 27.1.2017 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 27.1.2017 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Freitag, 3.2.2017 10:00 - 12:00 | A04 2-221
  • Freitag, 3.2.2017 12:00 - 14:00 | A04 2-221
  • Donnerstag, 30.3.2017 10:00 - 12:00 | A01 0-007

lecturer

Modules

  • inf535 Computational Intelligence I

Study fields

  • Studium generale / Gasthörstudium

SWS
4

Lehrsprache
deutsch

Für Gasthörende / Studium generale geöffnet:
Ja

Hinweise zum Inhalt der Veranstaltung für Gasthörende
Schwerpunkt der Lehrveranstaltung "Computational Intelligence I" sind Methoden der stochastischen Optimierung. Ausgehend von Grundlagen der Optimierung und naturinspirierten Optimierungsverfahren wie evolutionären Algorithmen und Schwarmalgorithmen werden Erweiterungen für Mehrzielprobleme und restringierte Problemräume behandelt. Über Meta-Modelle für Zielfunktionen wird die Brücke zum maschinellen Lernen geschlagen. Grundlegende Methoden zur Regression und Klassifikation werden eingeführt, z.B. aus dem Bereich neuronaler Netze. Statistische Aspekte der stochastischen Optimierung und der Datenanalyse werden begleitend zu den methodischen Schwerpunkten vorgestellt.

(Changed: 19 Jan 2024)  | 
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