Neuronale Netze/Softcomputing Praktikum
>>>>>>>>> Nächster Termin: Freitag, 7.12., 12.00 (s.t.) in 31/322
Interessenten sollten sich bis dann Themen aussuchen.
Voraussetzungen:
Programmierkenntnisse, Spaß am eigenständigen Arbeiten.
Vertiefte Kenntnisse aus den Veranstaltungen Neuronale Netze/Softcomputing
sind nützlich, aber nicht erforderlich!
Durchführung:
Das NNSoft-Praktikum zählt 4 SWS für Informatik.
Es werden kleinere Projekte in 2-3er Gruppen bearbeitet.
Die Arbeit ist im Wesentlichen selbständig mit
Einzelbetreuung der Gruppen je nach Bedarf.
Damit alle was von den Problemen haben, sind
unregelmäßge Treffen aller Gruppen ganz nützlich.
Dazu werden die Termine von Fall zu Fall bekanntgegeben.
Am Schluß sollte von jeder Gruppe eine
Abschlußpräsentation stattfinden.
Notwendig für den Schein ist eine schriftliche Ausarbeitung
zu den durchgeführten Versuchen, die bis spätestens
April 2002 bei mir abgegeben werden muß.
Anforderungen:
- lauffähiges Programm (Java / C / Script für div. Simulatoren),
Readme-Datei, die die Benutzung
desselbigen ermöglicht
- informelle Präsentation der Ergebnisse,
damit alle etwas davon haben :-)
(Rechnervorführung oder Erklärung
z.B. an der Tafel)
Termin wird bekanntgegeben
- kurze 'wissenschaftliche'
Ausarbeitung
Abgabe bis April 2002
- Es ist hilfreich, rechtzeitig eine
Zielsetzung/prinzipielles Vorgehen, zu formulieren!
Prinzipielle Thematik:
Neuronale Netze/Softcomputing ist ein (zu?) weites Feld;
der Fokus in diesem Praktikum soll auf Clustering-Verfahren liegen.
Das ist ein immer noch breites Feld mit verschiedenen Vorteilen:
-
Egal, was Sie im Bereich Softcomputing reizt, Sie werden das mit einem Clustering-Verfahren
vereinbaren können:
Neuro, Fuzzy, GA, Simulated Annealing, ... findet sich alles wieder.
(Fast) alle wichtigen Probleme beinhalten Clustering;
(fast) alle schönen Daten sind geclustert noch schöner ;)
-
Clustering Verfahren sind häufig sehr einfach zu implementieren.
Sie sind anschaulich, können gut visualisiert werden, und im neuronalen Bereich sind sie
häufig biologisch plausibel.
-
Platteste Heuristiken und fieseste Theorie können gewinnbringend eingebaut werden.
-
Clustering Aufgaben fallen in den unterschiedlichsten Bereichen an:
Medizinische Diagnose, Fehlerdiagnose bei technischen Systemen,
Zeitreihenverarbeitung, Data-Mining, Datenvisualisierung,
Vorverarbeitung, ...
Eine Übersicht über Clusteringverfahren.
Spezielle Themen:
Folgendes ist als Anregung gedacht, es muß schließlich
Ihnen Spaß machen! Wenn Sie
andere schöne Themen bearbeiten möchten, nur zu!
Je nach Interesse können Sie Ihren Schwerpunkt auf
eine konkrete Anwendung, das Ausprobieren eines
Algorithmus, die Implementation, eine
abstrakte Problemstellung, ... legen.
Falls Sie dazu mehr wissen wollen, melden Sie sich!
Die meisten Themen kann man beliebig einfach oder komplex gestalten.
Man kann jeweils (i) konkrete Algorithmik aufschreiben und Daten vorgeben,
oder (ii) Literatur benennen wo's steht oder
(iii) nur die grobe Zielrichtung festlegen und auf eigene Ideen vertrauen.
Literatur/Code und Daten
Vorlesung Neuronale Netze, Vorlesung Softcomputing
B.Hammer