Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
20.09.2020 23:14:40
inf303 - Fuzzy-Regelung und künstliche neuronale Netze in Robotik und Automation
Department für Informatik 6 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Sommersemester 2020 Prüfungsleistung
Vorlesung
Übung
Hinweise zum Modul
Prüfungszeiten
Nach Beendigung des Moduls bis zum Anfang des nachfolgenden Semesters
Prüfungsleistung Modul
Fachpraktische Übungen und mündliche Prüfung
Kompetenzziele
**Ziels des Moduls** 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. **Fachkompetenzen** 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. - ihr Wissen über die praktische Anwendbarkeit beider Verfahren zu vertiefen, - die erworbenen Kennnisse später in Studien- oder Diplomarbeiten in der AMiR umzusetzen

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