Log out Zur App
Zur App

Lerninhalte finden

Features

Entdecke

Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Cognitive Neuroscience for AI Developers

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

So erstellst du deine eigenen Lernmaterialien in Sekunden

  • Lade dein Vorlesungsskript hoch
  • Bekomme eine individuelle Zusammenfassung und Karteikarten
  • Starte mit dem Lernen

Lade dein Skript hoch!

Zieh es hierher und lade es hoch! 🔥

Jetzt hochladen

Die beliebtesten Lernunterlagen deiner Kommilitonen

Jetzt hochladen
Cognitive Neuroscience for AI Developers - Cheatsheet
Cognitive Neuroscience for AI Developers - Cheatsheet Neuroanatomie und -physiologie - grundlegende Struktur und Funktion des Gehirns erklären Definition: Grundstruktur und -funktion des Gehirns Details: Großhirn (Cerebrum): verantwortlich für bewusste Gedanken, Wahrnehmungen und Bewegungen. Kleinhirn (Cerebellum): Koordination von Bewegung und Gleichgewicht. Hirnstamm: kontrolliert grundlegende L...

Cognitive Neuroscience for AI Developers - Cheatsheet

Zugreifen
Cognitive Neuroscience for AI Developers - Exam
Cognitive Neuroscience for AI Developers - Exam Aufgabe 1) Neuroanatomie und -physiologie des Gehirns: Im Folgenden wird ein Überblick über die Grundstruktur und Funktion des Gehirns gegeben. Das Großhirn (Cerebrum) ist verantwortlich für bewusste Gedanken, Wahrnehmungen und Bewegungen. Das Kleinhirn (Cerebellum) koordiniert Bewegungen und das Gleichgewicht. Der Hirnstamm kontrolliert grundlegende...

Cognitive Neuroscience for AI Developers - Exam

Zugreifen

Bereit für die Klausur? Teste jetzt dein Wissen!

Welche Struktur des Gehirns ist für bewusste Gedanken, Wahrnehmungen und Bewegungen verantwortlich?

Welche Struktur koordiniert Bewegung und Gleichgewicht?

Was ist die Grundeinheit des Gehirns, die elektrische Signale überträgt?

Was ist die Rolle von Neurotransmittern bei der neuronalen Kommunikation?

Welches Ion ist am wichtigsten für die Erzeugung des Aktionspotentials?

Welche zwei Haupttypen von Ionenkanälen sind entscheidend für die neuronale Erregung?

Was misst die funktionelle MRT (fMRT) hauptsächlich?

Welche Methode wird bei der fMRT verwendet, um neuronale Aktivität zu erfassen?

Welche der folgenden Einschränkungen gehört NICHT zu den fMRT-Limitierungen?

Was ist Backpropagation im Kontext des Trainings neuronaler Netze?

Wie kann Überanpassung (Overfitting) in neuronalen Netzen vermieden werden?

Was bedeutet Hyperparameter-Tuning im Training von neuronalen Netzen?

Wie unterscheiden sich biologische Neuronen in ihrer Komplexität von künstlichen Neuronen?

Welche Signalfunktion repräsentiert die Berechnung eines künstlichen Neurons?

Wie kann das Verständnis biologischer Neuronen zur Verbesserung künstlicher neuronaler Netze beitragen?

Welche Anwendungen gibt es für Sprach- und Bilderkennung in der KI?

Welche Techniken werden in Sprach- und Bilderkennung genutzt?

Was sind wichtige Modelle in der Sprach- und Bilderkennung?

Was umfasst der Begriff 'Bias' in Algorithmen?

Welches sind die Metriken zur Messung von Fairness in Algorithmen?

Welche Methoden gibt es zur Reduktion von Bias in Algorithmen?

Was ist die Säulenorganisation im Gehirn und welche Funktion hat sie?

Welche Messmethoden werden zur Untersuchung der funktionellen Netzwerke des Gehirns genutzt?

Wie werden die funktionellen Netzwerke des Gehirns definiert?

Weiter
In App öffnen

Diese Konzepte musst du verstehen, um Cognitive Neuroscience for AI Developers an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Grundlagen der kognitiven Neurowissenschaften

Dieser Abschnitt vermittelt die grundlegenden Prinzipien und Konzepte der kognitiven Neurowissenschaften, die für das Verständnis von Gehirnfunktionen unerlässlich sind.

  • Neuroanatomie und -physiologie
  • Kognitive Prozesse und ihre neuronalen Grundlagen
  • Grundzüge der neuronalen Kommunikation
  • Funktionelle Organisation des Gehirns
  • Ontogenese und Plastizität des Gehirns
Karteikarten generieren
02
02

Methoden und Techniken der Bildgebung

Hier werden verschiedene Methoden zur Bildgebung des Gehirns vorgestellt und deren Anwendungsgebiete und Grenzen diskutiert.

  • Magnetresonanztomographie (MRT)
  • Elektroenzephalographie (EEG)
  • Positronen-Emissions-Tomographie (PET)
  • Funktionelle MRT (fMRT)
  • Bildgebende Datenanalyse
Karteikarten generieren
03
03

Neuronale Netze und KI

Dieser Abschnitt deckt die theoretischen und praktischen Aspekte neuronaler Netze ab, die in der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt werden.

  • Grundlagen künstlicher neuronaler Netze
  • Architekturen und Modellierungstechniken
  • Training und Optimierung von Netzwerken
  • Überwachung und unüberwachte Lernverfahren
  • Vergleich biologischer und künstlicher neuronaler Netze
Karteikarten generieren
04
04

Anwendungen in der künstlichen Intelligenz

In diesem Teil des Kurses wird untersucht, wie kognitive Neurowissenschaften und neuronale Netze zur Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme beitragen können.

  • Sprach- und Bilderkennung
  • Robotik und autonome Systeme
  • Nutzeradaptierte Systeme
  • Diagnostische Werkzeuge in der Medizin
  • Spieltheorie und Entscheidungsfindung
Karteikarten generieren
05
05

Ethik und gesellschaftliche Auswirkungen

Ein weiterer wichtiger Aspekt des Kurses ist die Diskussion ethischer und gesellschaftlicher Fragen im Zusammenhang mit der Anwendung von KI und kognitiven Neurowissenschaften.

  • Ethische Grundsätze in der KI
  • Datenschutz und Sicherheit
  • Bias und Fairness in Algorithmen
  • Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt
  • Gesetzliche Rahmenbedingungen
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Cognitive Neuroscience for AI Developers an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

In der Vorlesung Cognitive Neuroscience for AI Developers erlernst Du die Grundlagen der kognitiven Neurowissenschaften und deren Bedeutung für die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz. Diese Vorlesung, die von der Universität Erlangen-Nürnberg im Rahmen des Studiengangs Informatik angeboten wird, bietet Dir tiefe Einblicke in die Funktionsweise des Gehirns und deren Anwendungen in der KI. Du wirst sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten erwerben, um komplexe neurowissenschaftliche Konzepte in AI-Projekten anzuwenden.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Das Modul besteht aus wöchentlichen Vorlesungen (3 SWS) und begleitenden Übungen (2 SWS).

Studienleistungen: Die Überprüfung des Wissens erfolgt durch eine schriftliche Klausur am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Das Modul wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der kognitiven Neurowissenschaften, Methoden und Techniken der Bildgebung, Neuronale Netze und KI, Anwendungen in der künstlichen Intelligenz

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

Nutzung von StudySmarter:

  • Erstelle Lernpläne und Zusammenfassungen
  • Erstelle Karteikarten, um dich optimal auf deine Prüfung vorzubereiten
  • Kreiere deine personalisierte Lernerfahrung mit StudySmarters AI-Tools
Kostenfrei loslegen

Stelle deinen Kommilitonen Fragen und bekomme Antworten

Melde dich an, um der Diskussion beizutreten
Kostenlos anmelden

Sie haben bereits ein Konto? Login

Entdecke andere Kurse im Master of Science Informatik

93182 Mainframe Programmierung II Kurs ansehen
Advanced Deep Learning Kurs ansehen
Advanced Design and Programming (5-ECTS) Kurs ansehen
Advanced Game Physics Kurs ansehen
Advanced Mechanized Reasoning in Coq Kurs ansehen
Advanced Networking LEx Kurs ansehen
Advanced Programming Techniques Kurs ansehen
Advanced Simulation Technology Kurs ansehen
AI-1 Systems Project Kurs ansehen
AI-2 Systems Project Kurs ansehen

Lerne jederzeit. Lerne überall. Auf allen Geräten.

Kostenfrei loslegen