Veranstalter |
Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien Dr. Thomas Gabor (Ansprechpartner für Fragen) |
Sprechstunde |
auf Anfrage |
Hörerkreis |
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Vorlesungstermin(e)
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Vorlesung Dienstag, 12-14 Uhr (genaue Termine siehe unten), Geschw.-Scholl-Pl. 1 (A), A 240 Übung Donnerstag, 12-14 Uhr (genaue Termine siehe unten), Geschw.-Scholl-Pl. 1 (A), A 240 |
Übungsbetrieb |
Maximilian Zorn Hinweise zu den Übungen siehe unten |
Anmeldung zur Veranstaltung |
moodle (self-enrolment key: "naco") |
Klausur |
Die Klausur findet am Montag, den 17. Juli 2023, von 18:30 – 20:30 Uhr im Hauptgebäude statt (Bearbeitungszeit 90min). Die Anmeldung erfolgt über Uni2Work. |
Nachholklausur |
Eine Nachklausur wird gegen Beginn der Vorlesungszeit im folgenden Wintersemester geplant. |
Material zur Vorlesung |
tbd |
Aktuelles
- Die Klausurergebnisse sind bei Uni2work abrufbar. Die Einsicht findet statt am Dienstag, den 29. August 2023, von 14 bis 16 Uhr in der Oettingenstr. 67, Raum G 010.
- [Update 22.06.2023] Die Klausur ist für den 17. Juli 2023, 18:30 Uhr im Hauptgebäude, geplant. Eine Nachklausur wird zu Beginn des Wintersemesters angeboten. Die Anmeldung ist nun über Uni2work freigeschaltet.
- Vergangene Veranstaltung stehen nun teilweise zur Wiederholung des Stoffes auf LMUcast zur Verfügung.
- Die erste Vorlesung findet statt am Dienstag, den 18. April 2023, um 12 Uhr c.t. im LMU Hauptgebäude, Raum A 240.
- Die Anmeldung zur Veranstaltung erfolgt über moodle mit self-enrolment key „naco“.
- Die Seite zu dieser Veranstaltung ist ab sofort online.
Inhalt der Vorlesung
Das Feld des Natural Computing betrachtet Algorithmen und Methoden, die von Phänomenen der Natur übernommen oder inspiriert sind. Diese Veranstaltung behandelt dabei u.A. evolutionäre Algorithmen und weitere Optimierungsverfahren, Ameisenalgorithmen, zelluläre Automaten, artificial chemistry systems, quantum computing und neuronale Netze, deren Konzepte jeweils aus der Biologie, Chemie oder Physik abgeleitet sind.
Veranstaltungsplan (wird laufend angepasst):
| KW | Di | Do |
| 16 | 18. April 2023 Vorlesung #1 |
— |
| 17 | 25. April 2023 Python-Tutorial für Anfänger |
27. April 2023 Vorlesung #2 |
| 18 | 2. Mai 2023 Übung #1 |
4. Mai 2023 Vorlesung #3 |
| 19 | 9. Mai 2023 Übung #2 |
11. Mai 2023 Vorlesung #4 |
| 20 | 16. Mai 2023 Vorlesung #5 |
— |
| 21 | 23. Mai 2023 Übung #3 |
25. Mai 2023 Vorlesung #6 |
| 22 | — | 1. Juni 2023 Vorlesung #7 |
| 23 | 6. Juni 2023 Übung #4 (1) |
— |
| 24 | 13. Juni 2023 Vorlesung #8 |
15. Juni 2023 Übung #4 (2) |
| 25 | 20. Juni 2023 Übung #5 |
22. Juni 2023 Vorlesung #9 |
| 26 | 27. Juni 2023 Übung #6 |
29. Juni 2023 Vorlesung #10 |
| 27 | 4. Juli 2023 Vorlesung #11 |
6. Juli 2023 Übung #7 |
| 28 | 11. Juli 2023 Vorlesung #12 |
13. Juli 2023 Übung #8 |
| 29 | 18. Juli 2023 ersetzt durch Klausur 17. Juli |
20. Juli 2023 Nachbesprechung |
Übungen
Zentralübungen nach Veranstaltungsplan (siehe oben).
Übungsmaterial
Material wie Vorlesungsslides und Übungsblätter werden auf Uni2Work und Moodle für Teilnehmer zur Verfügung gestellt.
Klausur
Informationen zur Klausur werden noch bekanntgegeben.
Programme und Hilfsmittel
Wird noch bekanntgegeben.
Literatur
- Anthony Brabazon, Michael O'Neill, Seán McGarraghy. Natural Computing Algorithms. Springer, 2015.
[Link via LMU UB] - Nathaniel Johnston, Dave Greene. Conway’s Game of Life — Mathematics and Construction. Online, 2022.
[Link] - Daniel Shiffman. The Nature of Code. Online, 2012.
[Link] - Charu C. Aggarwal. Neural Networks and Deep Learning — A Textbook. Springer, 2018.
[Link via LMU UB] - A. E. Eiben, J. E. Smith. Introduction to Evolutionary Computing. Springer, 2015.
[Link via LMU UB]
