Didaktischer Ansatz zur Entwicklung künstlicher neuronaler Netze
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Ein praktisches Projekt zum autonomen Fahren
Die zunehmende Komplexität zukünftiger Automatisierungssysteme erfordert den vermehrten Einsatz von maschinellen Lernmethoden, wodurch neue Anforderungen an die Lehre an Hochschulen im Bereich der Ingenieurwissenschaften gestellt werden. Dieser Beitrag beschreibt einen didaktischen Ansatz zur projektbasierten Wissensvermittlung anhand des autonomen Fahrens. Im vorgestellten Lehrprojekt wird ein künstliches neuronales Netz (KNN) zur Steuerung eines autonomen Fahrsystems entwickelt. Darüber hinaus wird das Funktionsprinzip von genetischen Algorithmen als globale Optimierungsverfahren gelehrt und als Methodik zur Strukturoptimierung von KNN angewendet.
| Autoren | Ron van de Sand, Sebastian Schulz, Jörg Reiff-Stephan, Alexander Stolpmann, |
|---|---|
| Erscheinungsdatum | 23.09.2019 |
| Format | |
| Verlag | Vulkan-Verlag GmbH |
| Sprache | Deutsch |
| Seitenzahl | 9 |
| Titel | Didaktischer Ansatz zur Entwicklung künstlicher neuronaler Netze |
| Untertitel | Ein praktisches Projekt zum autonomen Fahren |
| Beschreibung | Die zunehmende Komplexität zukünftiger Automatisierungssysteme erfordert den vermehrten Einsatz von maschinellen Lernmethoden, wodurch neue Anforderungen an die Lehre an Hochschulen im Bereich der Ingenieurwissenschaften gestellt werden. Dieser Beitrag beschreibt einen didaktischen Ansatz zur projektbasierten Wissensvermittlung anhand des autonomen Fahrens. Im vorgestellten Lehrprojekt wird ein künstliches neuronales Netz (KNN) zur Steuerung eines autonomen Fahrsystems entwickelt. Darüber hinaus wird das Funktionsprinzip von genetischen Algorithmen als globale Optimierungsverfahren gelehrt und als Methodik zur Strukturoptimierung von KNN angewendet. |
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