Simulation und Entwicklung Neuronaler Netze – Theorie und Praxis

Am 6. und 7. April 2017 veranstaltet die Universität Bremen einen englischsprachigen Training Course zum Thema “A Simulation Environment for Deep Neural Networks: Theory and Practice”. Der Kurs mit Dr. Ralph Grothmann, Siemens AG, beschäftigt sich mit der Implementierung neuronaler Netze in eine Simulations- und Entwicklungsumgebung. Vorgestellt wird die Theorie von einfachen und tiefgreifenden neuronalen feedforward-Netzen und deren Einbettung in eine Softwareplattform. Weiterhin behandelt der Kurs die Datenvorverarbeitung für neuronale Netze und die Konfiguration des entsprechenden Lernalgorithmus. Als ein Schwerpunkt der Anwendung neuronaler Netze in der Datenanalyse werden technische Anwendungen und insbesondere die Entwicklung von Vorhersage-Modellen für Zeitreihen behandelt.

Die Veranstaltung wird vom Komitee für Mathematische Modellierung, Simulation und Optimierung (KoMSO) und der Universität Bremen organisiert. Der Training Course wird unterstützt von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) sowie vom IMNET-Projekt des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF).

„Grundsätzlich für die Implementierung neuronaler Netze in Simulations- und Entwicklungsumgebungen ist das Korrespondenzprinzip zwischen Gleichungen, Struktur und lokalen Algorithmen“, erklärt Dr. Ralph Grothmann. „Beispielsweise können die Gleichungen eines neuronalen Netzes durch eine Struktur abgebildet werden. Lokale Algorithmen wiederum wirken auf diese Struktur ein und ermöglichen eine Ausrichtung des Modells, um es den Daten entsprechend anzupassen.“

Der Training Course findet am 6. und 7. April 2017, jeweils von 9:00 bis 17:00 Uhr, an der Universität Bremen, Bibliothekstraße 5, Gebäude MZH statt. Zur Teilnahme und Berichterstattung sind Vertreter der Medien herzlich eingeladen. Um Anmeldung per E-Mail an komso@iwr.uni-heidelberg.de wird gebeten.

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