Gehirne arbeiten auf gänzlich andere Weise als Computer. Bei manchen Problemstellungen sind Gehirne trotz ihrer geringeren Geschwindigkeit deutlich schneller, und bei ungenauen Datenvorgaben können sie dennoch zu sicheren Ergebnissen führen. Beispiele sind Assoziation, Mustererkennung (auch bei unvollständiger Präsentation) und Lernen aus Beispielen.

Künstliche neuronale Netze sind besondere informationsverarbeitende Systeme, bei denen man in kleinem Rahmen die Struktur biologischer Nervennetze nachahmt. Sie können eine Vielzahl "intelligenter" Aufgaben lösen. Die Anwendungen neuronaler Netze sind vielfältig und reichen von der medizinischen Bildverarbeitung, über die Spracherkennung bis hin zu dem Roboter gesteuerten Auto.

Im Kurs wird in einer allgemeinen Einführung erklärt, wie neuronale Netze funktionieren. Im praktischen Teil lösen die Schüler am Computer spezielle Aufgaben mit einfachen neuronalen Netzen.

Vorkenntnisse:
gute Programmierkenntnisse

Dauer:
halbtägig bei Verwendung fertiger Programme
mehrtägig bei eigener Implementation (Delphi, Pascal, VisualC++)

gute Programmierkenntnisse sind erforderlich Mathematik-Kenntnisse aus der Vektorrechnung Jahrgangsstufe: 12 - 13

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