Didaktischer Ansatz zur Entwicklung künstlicher neuronaler Netze

Ein praktisches Projekt zum autonomen Fahren

Autor/innen

  • Ron van de Sand TH Wildau
  • Sebastian Schulz TH Wildau
  • Jörg Reiff-Stephan
  • Alexander Stolpmann TH Wildau

DOI:

https://doi.org/10.17560/atp.v61i9.2405

Abstract

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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Veröffentlicht

26.09.2019

Ausgabe

Rubrik

Hauptbeitrag / Peer-Review

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