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Lehrgebietsvorstellung Prof. Dr. Günter Rudolph Fachbereich Informatik Lehrstuhl für Algorithm Engineering (LS 11) Fachgebiet Computational Intelligence.

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Präsentation zum Thema: "Lehrgebietsvorstellung Prof. Dr. Günter Rudolph Fachbereich Informatik Lehrstuhl für Algorithm Engineering (LS 11) Fachgebiet Computational Intelligence."—  Präsentation transkript:

1 Lehrgebietsvorstellung Prof. Dr. Günter Rudolph Fachbereich Informatik Lehrstuhl für Algorithm Engineering (LS 11) Fachgebiet Computational Intelligence Sommersemester 2008

2 Rudolph: LGV (SS 2008)2 Wie kam ich zur Informatik? Gymnasium Untertertia Mathematikunterricht (1976) Spiele: Autorennen, Frogger, Städte verteidigen, … Nützliches: Lösung LGS, Stöchiometrie, Geometrie, … Treibende Kräfte: 1.Spieltrieb 2.Hang zur Bequemlichkeit Die Anfänge …

3 Rudolph: LGV (SS 2008)3 Wie ging es weiter? Studium der Informatik in Karlsruhe und Dortmund Wissenschaftlicher Angestellter, UniDo, Informatik, LS 112 Jahre Wissenschaftlicher Angestellter, Informatik Centrum Dortmund3 Jahre Promotion 1996 (UniDo) Wissenschaftlicher Angestellter, UniDo, SFB 531 (CI)4 Jahre Produkt- und Softwareentwicklung, Parsytec AG, Aachen4 Jahre Univ.-Prof. (W2), UniDo, Informatik, LS 11seit 2005 Fachgebiet Computational Intelligence Lebenslauf

4 Rudolph: LGV (SS 2008)4 Fachgebiet Computational Intelligence Informationsverarbeitung in natürlichen System verstehen ) Prinzip umsetzen in algorithmische Konzepte zur Problemlösung Computational Intelligence (CI) = Wozu soll das gut sein? Verwendbar bei Problemstellungen, für die herkömmliche Verfahren versagen oder spezialisierte Verfahren noch nicht existieren.

5 Rudolph: LGV (SS 2008)5 Fachgebiet Computational Intelligence Methoden, die durch Natur inspiriert sind: Fuzzy Systeme Neuronale Netze Evolutionäre Algorithmen Schwarmintelligenz Immunnetzwerke CI ½ Bionik in der Informatik Sonderforschungsbereich 531 Computational Intelligence

6 Rudolph: LGV (SS 2008)6 Fachgebiet Computational Intelligence Beispiel: Fuzzy Logik Rechnen mit Wörtern (menschliche Sprache) klassisch: Modus ponens a b a b IF X ist A, THEN Y ist B X ist A Y ist B IF Heizung ist heiß, THEN Energieverbrauch ist hoch Heizung ist warm Energieverbrauch ist normal Bsp.: fuzzy: Generalisierter modus ponens (GMP)

7 Rudolph: LGV (SS 2008)7 Fachgebiet Computational Intelligence Beispiel: Neuronale Netzwerke Vorbild Gehirn Beobachtung: Mensch kann leicht Muster in Punktwolken erkennen … algorithmische Realisierung? Idee: kleinste Einheit (Neuron) nachbilden und miteinander verknüpfen

8 Rudolph: LGV (SS 2008)8 Fachgebiet Computational Intelligence Beispiel: Evolutionäre Algorithmen Vorbild biologische Evolution Beobachtung: Anpassung der Individuen an ihre Umwelt interpretierbar als Optimierungsprozess wird getrieben durch Variation des Erbguts und natürliche Selektion Umsetzung: f(x 1, x 2, … x n ) max! Individuum = (x 1, x 2, …, x n ) Erbgut Mutation: Wert in einem x i invertieren x i 2 { 0, 1 } Selektion: übernehme mutiertes Individuum wenn Fitness höher

9 Rudolph: LGV (SS 2008)9 Fachgebiet Computational Intelligence Beispiel: Schwarmintelligenz Vorbild: Ameisen, Vögel, Fische, … Ameisen auf Futtersuche ) kürzeste Wege in Graphen! NestFutter Prinzip kann man verallgemeinern für bel. kombinatorische Probleme

10 Rudolph: LGV (SS 2008)10 Fachgebiet Computational Intelligence Beispiel: Immunnetzwerke Vorbild: Immunsystem Wirbeltiere Fähigkeiten: Freund / Feind – Erkennung Anpassung an neue, unbekannte Situation (Pathogene) Immunität, schnelle Immunantwort Mustererkennung, Virusinfektion Computer, …

11 Rudolph: LGV (SS 2008)11 Lehrveranstaltungen im Hauptstudium (Master) Fundamente der Computational Intelligence(4V + 2Ü) Multikriterielle Optimierung mit Metaheuristiken(2V) Data Mining mit CI-Methoden(2V + 1Ü) ab WS 2007/08: (Diplom und Master) bisher: Praktische Optimierung(4V + 2Ü) Ausgewählte Kapitel der Computational Intelligence(2V + 2Ü) Basismodul Vertiefungsmodul Forschungsbereich Intelligente Systeme SPG 6+7 Diplom

12 Rudolph: LGV (SS 2008)12 Lehrveranstaltungen im Hauptstudium (Master) Seminare: SS 2005 Evolutionäre Algorithmen in der Bioinformatik SS 2006 Planung und Analyse von Computerexperimenten SS 2007 Computational Intelligence bei Computerspielen SS 2008Computational Intelligence in der Musikinformatik Projektgruppen: WS 2008/09Ausgewählte Forschungsgebiete der Musikdatenanalyse PG 487Methoden der Computational Intelligence in der Bioinformatik PG 511Computational Intelligence bei Computerspielen PG 529Modellierung menschenähnlicher Gegenspieler in Strategiespielen PG xyz noch ungewiss!

13 Rudolph: LGV (SS 2008)13 Lehrveranstaltungen im Grundstudium Proseminare: SS 2006 Multithreading-Techniken SS 2007 Musikinformatik SS 2008Medieninformatik Vorlesung: Einführung in die Programmierung (C++) für ET / IT / WiMa4V + 2Ü + 4P (immer im WS) bzw. Bachelor

14 Rudolph: LGV (SS 2008)14 Diplomarbeiten Methodische Arbeiten: Algorithmus für neue Problemklasse, neue Ideen ausprobieren Computerexperimente planen und analysieren (Statistik!) Praktische Arbeiten: Konkrete Problemlösung, meist in Zusammenarbeit mit anderen Fachbereichen, Industrie, … Einarbeitung in (fachfremde) Gedankenwelt ) jedes Problem kann in Diplomarbeit bearbeitet werden … … mit Methoden der Computational Intelligence! eigene Themenvorschläge willkommen!

15 Rudolph: LGV (SS 2008)15 Diplomarbeiten Voraussetzungen: Vorlesung Praktische Optimierung (Empfehlung) Gute Programmierkenntnisse (C++, Java) Fähigkeit zur Literaturrecherche Interesse / Begeisterung für das Thema Sprechstunde: Dienstags, 10:30 – 11:30h und nach Vereinbarung OH14, R. 232 Hausruf: 7702


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