• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Нейронные сети

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
7
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и результатам обучения студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину «Нейронные сети», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 09.03.04 Программная инженерия и 38.03.05 Бизнес-информатика, обучающихся по образовательной программе «Программная инженерия» и «Бизнес информатика»
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Освоение математического аппарата и программного обеспечения, предназначенного для создания интеллектуальных систем на базе нейронных сетей;
  • Приобретение навыков нейросетевого математического моделирования бизнес-процессов и экономических явлений
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Знание возможностей интеллектуальных систем на базе нейронных сетей, технологии их создания.
  • Умение выделять входные (управляющие) и выходные (управляемые) параметры нейросетевой интеллектуальной системы.
  • Умение формализовать предметную область программного продукта.
  • Умение применять полученные знания при решении практических задач.
  • Обладание навыками нейросетевого моделирования.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Раздел 1. Теоретическая часть
    Тема 1. Персептрон и его развитие Биологический и математический нейрон. Персептрон, распознающий цифры и буквы. Правила Хебба, дельта-правило, обобщенное дельта-правило. Проблема «исключающего ИЛИ», многослойный персептрон и алгоритм обратного распространения ошибки. Алгоритмы обучения второго порядка, эвристические алгоритмы, обучение с помощью генетического алгоритма. Проблема переобучения и теорема Арнльда-Колмогорова-Хехт-Нильсена. Обобщенная блок-схема создания нейросетевой интеллектуальной системы. Тема 2. Неклассические нейронные сети. Радиально-базисные сети, рекуррентные сети, самообучающиеся сети, сверточные сети.
  • Раздел 2. Практическая часть
    Тема 3. Выполнение индивидуальных заданий. Применение нейронных сетей для решения задач распознавания образов, извлечения знаний, оптимизации, прогнозирования, управления, поддержки принятия решений.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Блиц-опрос
  • неблокирующий Эссе
  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.2 * Блиц-опрос + 0.15 * Самостоятельная работа + 0.4 * Экзамен + 0.25 * Эссе
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Интеллектуальные системы: Учебник / Ясницкий Л.Н. - М.:Лаборатория знаний, 2016. - 224 с.: ISBN 978-5-00101-417-1 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/977825
  • Нейронные сети: основы теории / А.И. Галушкин. - М.: Гор. линия-Телеком, 2012. - 496 с.: ил.; 60x90 1/16. (обложка) ISBN 978-5-9912-0082-0, 1000 экз. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/353660

Рекомендуемая дополнительная литература

  • - Барский А.Б. — Введение в нейронные сети - Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" - 2016 - ISBN: - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/100684