inf303 - Fuzzy-Regelung und künstliche neuronale Netze in Robotik und Automation (Veranstaltungsübersicht) - Campusmanagementsystem Stud.IP

inf303 - Fuzzy-Regelung und künstliche neuronale Netze in Robotik und Automation (Veranstaltungsübersicht)

Department für Informatik

6 KP

Modulteile

Semesterveranstaltungen Sommersemester 2015

Prüfungsleistung

Vorlesung

2.01.303 - Fuzzy-Regelung und künstliche neuronale Netze in Robotik und Automation
- Prof. Dr. Sergej Fatikow
Montag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 13.04.2015)
Donnerstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 16.04.2015), V/Ü

Übung

Hinweise zum Modul

Prüfungszeiten	Nach Beendigung des Moduls bis zum Anfang des nachfolgenden Semesters
Prüfungsleistung Modul	Semesterbegleitende fachpraktische Übungen und mündliche Prüfung
Kompetenzziele	Spezialisten verschiedener Disziplinen lösen ihre anwendungsspezifischen Steuerungs- und Informationsverarbeitungsprobleme durch den Einsatz von Fuzzy-Logik und neuronaler Netze. Wie die gesammelten Erfahrungen zeigten, sind die Robotik und die Automatisierungstechnik prädestinierte Anwendungsbereiche für diese Technologien. Die Studierenden - verstehen die Steuerungs- und Regelprobleme in Robotik und Automation, - erwerben Grundlagen der Fuzzy-Logik und künstlicher neuronaler Netze, - vergleichen mit konventionellen und fortgeschrittener Ansätze zur Steuerung und Regelung und - lernen den Einsatz neuronaler Netze in Kombination mit Fuzzy-Logik kenn. Sie sind in der Lage - ihr Wissen über die praktische Anwendbarkeit beider Verfahren zu vertiefen, - die erworbenen Kennnisse später in Studien- oder Diplomarbeiten in der AMiR umzusetzen.