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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
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Diese Einheit vermittelt ein grundlegendes Verständnis der Prinzipien und Theorien hinter der Schwarmintelligenz, einem kollektiven Verhaltenssystem. Es werden die biologischen Vorbilder und Basisprinzipien untersucht.
Die Vorlesung behandelt spezifische Algorithmen, die auf Schwarmintelligenz basieren. Studenten lernen die Implementierung und Anwendungsbereiche dieser Algorithmen kennen.
Diese Komponente befasst sich mit der Anwendung von Schwarmintelligenz in der Robotik. Es werden reale Szenarien und praktische Anwendungen analysiert.
In diesem Teil der Vorlesung konzentrieren sich die Inhalte auf die Lösung von Optimierungsproblemen mithilfe von Schwarmintelligenz. Die Studenten lernen, Probleme zu identifizieren und geeignete Lösungen zu finden.
Ein grundlegendes Verständnis der mathematischen Konzepte hinter der Schwarmintelligenz ist unerlässlich. Du wirst mit den erforderlichen mathematischen Werkzeugen und Techniken vertraut gemacht.
Swarm Intelligence ist ein faszinierendes Forschungsgebiet innerhalb der Informatik, das sich mit kollektiven Verhaltensmechanismen beschäftigt und oft von der Natur inspiriert ist. Der Kurs Swarm Intelligence an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir die Möglichkeit, tief in dieses Thema einzutauchen. Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Sitzungen, die sowohl theoretische Vorträge als auch praktische Übungen umfassen. Am Ende des Semesters wirst Du Dein Wissen durch eine schriftliche Prüfung nachweisen. Dieser Kurs wird in der Regel im Wintersemester angeboten und vermittelt fundierte Kenntnisse in verschiedenen Bereichen wie Grundlagen der Schwarmintelligenz, Algorithmen der Schwarmintelligenz, Anwendungen in der Robotik und Optimierungsprobleme.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Sitzungen, die theoretische Vorträge und praktische Übungen umfassen.
Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.
Angebotstermine: Die Vorlesung wird in der Regel im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Grundlagen der Schwarmintelligenz, Algorithmen der Schwarmintelligenz, Anwendungen in der Robotik, Optimierungsprobleme
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.
Carol A.
Ning C.
George Q.
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