Computational Intelligence

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Master

In Wien (Österreich)

Preis auf Anfrage

Beschreibung

  • Kursart

    Master

  • Ort

    Wien (Österreich)

  • Dauer

    2 Jahre

AbsolventInnen des Masterstudiums Computational Intelligence beherrschen die mathematischen und theoretischen Grundlagen der Informatik und verfügen über umfassende Kenntnisse aus Algorithmik und Artificial Intelligence. Dadurch sind sie befähigt, in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen komplexe Aufgabenstellungen zu analysieren und zu modellieren, innovative Problemlösungen und Verfahren zu entwerfen sowie Methoden einzusetzen, die ein hohes Maß an formalem und mathematischem Vorwissen benötigen.

Standorte und Zeitplan

Lage

Beginn

Wien (Österreich)
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Getreidemarkt 9/E180, 1060

Beginn

auf Anfrage

Hinweise zu diesem Kurs

Das Masterstudium Computational Intelligence ist nicht nur für AbsolventInnen eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Informatik, sondern auch für AbsolventInnen eines Lehramtsstudiums der Informatik oder der Mathematik bzw. eines Bachelor-, Master- oder Diplomstudiums aus Mathematik oder Wirtschaftsinformatik geeignet.

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LEONOR

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28.10.2020
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LEONOR

4.0
27.10.2020
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Inhalte

Das Gebiet der Computational Intelligence im engeren Sinn befasst sich mit den Grundlagen, dem Aufbau und dem Design von intelligenten Agenten. Das Ziel der Arbeiten in diesem Gebiet ist es, einerseits die Prinzipien zu verstehen, die intelligentes Verhalten ermöglichen, andererseits Methoden zu entwickeln, die zur Konstruktion von intelligenten Agenten führen. Die zugrunde liegende Hypothese dabei ist, dass intelligentes Schließen letztlich nichts anderes als eine Art von Berechnung (Computation) ist. Das Masterstudium der Computational Intelligence vermittelt die Grundlagen und Anwendungen auf diesem Gebiet. Darüber hinaus enthält es Kernelemente der klassischen theoretischen Informatik.

Über das Studium

Grundsätzlich werden in der Computational Intelligence zwei Ansätze verfolgt. Der eine geht vom biologischen Vorbild des Menschen aus und versucht, die Vorgänge im Gehirn und in den Sinnesorganen zu analysieren und nachzuempfinden, oder auch die Mechanismen der Evolution auf den Computer zu übertragen. Dies führte zu neuen Techniken wie neuronalen Netzen oder evolutionären Algorithmen. Der zweite Ansatz nimmt sich das Denken des Menschen zum Vorbild und versucht, es mit Hilfe der symbolischen Logik oder anderer formaler Methoden zu modellieren und auf den Computer zu übertragen. Dabei wird intelligentes Verhalten wie Spracherkennung, Schachspiel oder das automatisierte Beweisen von mathematischen Theoremen mit Verfahren erreicht, die kaum biologische Entsprechungen besitzen. Die beiden Ansätze sind komplementär und ergänzen einander beim Entwurf intelligenter Systeme. Die Ergebnisse der Forschung werden mittlerweile erfolgreich in innovative Produkte umgesetzt, die etwa der Analyse und Generierung natürlicher Sprache oder der formalen Verifikation von Hard- und Software dienen.

Das Masterstudium der Computational Intelligence vermittelt die Grundlagen und Anwendungen beider Ansätze. Darüber hinaus enthält es Kernelemente der klassischen theoretischen Informatik wie die Algorithmik, die sich mit effizienten und computergerechten Berechnungsverfahren befasst. Das vorliegende Masterstudium entspricht inhaltlich dem Forschungsschwerpunkt Computational Intelligence, der im Entwicklungsplan der Fakultät für Informatik der Technischen Universität Wien verankert ist.

Qualifikationsprofil der AbsolventInnen

AbsolventInnen des Masterstudiums Computational Intelligence beherrschen die mathematischen und theoretischen Grundlagen der Informatik und verfügen über umfassende Kenntnisse aus Algorithmik und Artificial Intelligence. Dadurch sind sie befähigt, in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen komplexe Aufgabenstellungen zu analysieren und zu modellieren, innovative Problemlösungen und Verfahren zu entwerfen sowie Methoden einzusetzen, die ein hohes Maß an formalem und mathematischem Vorwissen benötigen, wie beispielsweise Formale Hard- und Softwareverifikation, Kryptographische Anwendungen, Optimierungsprobleme (etwa Verschnittprobleme), Entwicklung von Werkzeugen zur Projektierung technischer Anlagen, oder der Entwurf von adaptiven, lernenden Systemen. Darüber hinaus besitzen die AbsolventInnen gute Voraussetzungen für eine wissenschaftlich-akademische Karriere.

Bewerbungsfrist

Wintersemester 2009/10:
13. Juli bis 30. Oktober, Nachfrist bis 30. November 2009

Sommersemester 2010:
8. Februar bis 31. März, Nachfrist bis 30. April 2010

Zusätzliche Informationen

Preisinformation: Studienbeitrag - 363,36 Euro öh-beitrag - 16,83 Euro

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