General information

Course name	Lecture: Grundlagen des Organic Computing
Course number	INF-0060
Semester	WS 2023/24
Current number of participants	68
Home institute	Organic Computing
Courses type	Lecture in category Teaching
Next date	Tue., 12.12.2023 10:00 - 11:30, Room: (2045 N)
Performance record	mündliche Prüfung
Online/Digitale Veranstaltung	Veranstaltung wird in Präsenz abgehalten.
Hauptunterrichtssprache	deutsch
Weitere Unterrichtssprache(n)	Englisch
ECTS points	5

Lecturers

Course location / Course dates

(2045 N)

Tuesday: 10:00 - 11:30, weekly (13x)

Fields of study

Module assignments

Informatik B.Sc. Informatik, PO 2013, 19. Version valid from WS 2023/24 > B.Sc. Informatik (PO '13) - Informatik-Vertiefung > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Data Science Bachelorstudiengang Data Science, 3. Version valid from WS 2023/24 > F. Wahlbereich > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Ingenieurinformatik B.Sc. Ingenieurinformatik, PO 2013, 18. Version valid from WS 2023/24 > B.Sc. Ingenieurinformatik (PO '13) - 4. Vertiefungsbereich Technische Informatik, Adaptive Systeme > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Geoinformatik B.Sc. Geoinformatik, PO 2018, 12. Version valid from WS 2023/24 > B.Sc. Geoinformatik (PO '18) - E. Wahlpflichtbereich > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Informatik und Multimedia B.Sc. Informatik und Multimedia, PO 2016, 16. Version valid from WS 2023/24 > B.Sc. Informatik und Multimedia (PO '15) - Informatik und Multimedia-Vertiefung > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Mathematik und Informatik Bachelorstudiengang Mathematik und Informatik, 2. Version valid from WS 2023/24 > E4. Maschinelles Lernen und selbstlernende Systeme > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Geoinformatik B.Sc. Geoinformatik, PO 2011, 17. Version valid from SS 2023 > B.Sc. Geoinformatik (PO '11) - E: Wahlbereich > INF-0060 (=BScGI_GOC) - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Wirtschaftsinformatik Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (PO 2022), 4. Version valid from WS 2023/24 > Modulgruppe N: Freier Wahlbereich - informatikorientiert > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Informatik B.Sc. Informatik, PO 2018, 11. Version valid from WS 2023/24 > Informatik-Vertiefung A > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Ingenieurinformatik B.Sc. Ingenieurinformatik, PO 2017, 13. Version valid from WS 2023/24 > B.Sc. Ingenieurinformatik (PO '17) - 4. Vertiefungsbereich Technische Informatik, Adaptive Systeme > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Informatik und Multimedia B.Sc. Informatik und Multimedia, PO 2013, 19. Version valid from WS 2023/24 > B.Sc. Informatik und Multimedia (PO '13) - Informatik und Multimedia-Vertiefung > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Informatik B.Sc. Informatik, PO 2018, 11. Version valid from WS 2023/24 > Informatik-Wahlbereich > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Ingenieurinformatik B.Sc. Ingenieurinformatik, PO 2018, 11. Version valid from WS 2023/24 > 4. Vertiefungsbereich Technische Informatik, Adaptive Systeme > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)
Ingenieurinformatik B.Sc. Ingenieurinformatik, PO 2021, 6. Version valid from WS 2023/24 > Wahlbereich > INF-0060 - Grundlagen des Organic Computing > Grundlagen des Organic Computing (Vorlesung)

Comment/Description

Organic Computing ist ein neues Paradigma des Systems Engineering technischer Systeme, die in der "echten" Welt realisiert werden. Aspekte wie Anpassungsfähigkeit an sich ständig ändernde Bedingungen der technischen Umgebung sowie die Implementierung sog. Self-X Eigenschaften gehören zu den Herausforderungen, welche Organic Computing fokussiert. In der Vorlesung werden eingangs grundlegende Aspekte der Selbstorganisation behandelt. Ein grundlegender Architekturansatz - die Observer/Controller Architektur - wird vermittelt und vergleichend mit parallel gewachsenen Forschungsinitiativen (z.B. Autonomic Computing) bewertet. Ein Entwurfsprozess um Organic Computing Systeme zu entwerfen ist außerdem Gegenstand der Vorlesung. Ausgehend von Basismethoden des Reinforcement Learnings wird zudem das generelle Konzept der Learning Classifier Systeme sowie ein spezielles, daraus entstandenes Lernsystem - das XCS - behandelt.