Natural Computing

Veranstalter

Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien

Dr. Thomas Gabor (Ansprechpartner für Fragen)

Sprechstunde

auf Anfrage

Hörerkreis

  • vertiefendes Thema Bachelor Informatik
  • vertiefendes Thema Bachelor Medieninformatik
  • Master Informatik
  • Master Medieninformatik

Vorlesungstermin(e)
(Beginn:18.04.2023)

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 Klausureinsicht findet am Mittwoch, den 6. Dezember 2023 von 9 bis 11 Uhr in der Oettingenstr. 67, Raum G 010 statt.
  • [Update 26.09.2023] Die Nachklausur ist für den 26. Oktober 2023, 18:30 Uhr, im Hauptgebäude geplant. Die Anmeldung ist nun über Uni2work freigeschaltet. Die Anmeldung erfolgt in moodle über diesen Link.
  • 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]