Lehrende: Prof. Dr. Stefan Wermter
Veranstaltungsart: Vorlesung
Anzeige im Stundenplan: BAI - VL
Semesterwochenstunden: 2
Credits: 3,0
Unterrichtssprache: Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | 60
Kommentare/ Inhalte: Details zur Durchführung unter Corona werden zu Veranstaltungsbeginn den registrierten Teilnehmern über STiNE Nachrichten mitgeteilt. Die Natur, die Biologie und die Kognition haben bereits einfache und komplexe Probleme in natürlichen Formen der Berechnung gelöst. Intelligenz entsteht aus Zellen, individueller Gestalt der Körper, Lernen und schließlich durch Interaktion zwischen Individuen einer Gesellschaft. Diese Vorlesung behandelt neue vielversprechende biologisch-inspirierte intelligente Systeme. Diese reichen einerseits von der zellulären Ebene bis hin zu anspruchsvollen hybriden Systemen und andererseits von evolutionären bis hin zu interaktiv lernenden Systemen. Schwerpunkte sind dabei Verfahren, die angelehnt sind an biologische oder menschliche Fähigkeiten und deren Einsatz in Informatiksystemen sowie humanoiden Robotern. Themen sind u.a.: • Zelluläre Systeme • Evolutionäre Systeme • Verarbeitung in Gehirn-inspirierten Spiking neuronalen Architekturen • Fuzzy Systeme • Bioinspirierte Bildverarbeitung • Neuro-Kognitive Ton- und Sprachverarbeitung • Kollektive Systeme und Schwarmintelligenz • Interaktionsmodellierung kognitiver Roboter und bioinspirierte Robotik
Lernziel: Das Lernziel dieser Veranstaltung ist ein vertieftes Verständnis der wissenschaftlichen Untersuchung und Nutzbarmachung von intelligentem Systemverhalten in der Natur durch: • Erlernen von Prinzipien biologischer intelligenter Strategien • Kritischer Analyse der relevanten Charakteristiken • Umsetzung in Computermodelle in intelligenten Systemen und Robotern
Vorgehen: Ausgehend von biologischen Theorien und neurowissenschaftlichen Erkenntnissen werden in der Vorlesung bio-inspirierte intelligente Systeme und deren Modellbildung vermittelt. Dazu werden insbesondere die Entwicklung bioinspirierter Computermodelle für Problemstellungen wie beispielsweise der automatischen Entwicklung, der Agentenkommunikation und der Bild- oder Sprachverarbeitung behandelt und das Verständnis für die in der Modellierung wichtigen bio-inspirierten Wissensrepräsentationen aufgebaut. Im begleitenden Seminar werden ferner praxisbezogene Themen und Anwendungen betrachtet.
Literatur: • Floreano D., Mattiussi C. Bio-inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies. MIT Press, 2008. • Eberhart, R.C., Shi, Y. Computational Intelligence: Concepts to Implementations. Elsevier/Morgan Kaufmann, 2007.
Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen: Verbindliche Vorrausetzung: Vorlesung und Seminar "Bio-Inspired Artificial Intelligence" können entweder als Modul InfM-BAI oder als Teil des Moduls Integrierten Anwendungsfaches Neuroinformatik gewählt werden (Doppelverwendung nicht möglich). Prüfung als Modul InfM-BAI schriftlich. Prüfung als Modul InfM-NI1 mündlich.
