Кафедра інформатики Комп'ютерні науки

Студент

 

Обсяг дисципліни 4 кредитів ЄКТС,

лекцій 24 год., лабораторних занять 16 год.,

форма контролю:   ісп-к.

1. Стислий опис дисципліни.

Дисципліна надає уяву про структуру та проектування штучних нейромераж. баз даних (БД) для інформаційних систем та обробці даних в БД. Розглядаються такі питання:

• Нарис історії нейроінформатики. Відмінності нейрокомп'ютерів від комп'ютерів Фоннеймана.

• Завдання, що вирішуються в даний час за допомогою нейронних мереж. Основні напрями в нейроінформатиці.

• Правило Хебба. Персептрон і його навчання. Обмеження і можливості персептрона

• Задачі природної класифікації. Основні методи рішення.

• Метод динамічних ядер і мережі Кохонена.

• Мережі Хопфілда і їх узагальнення.

• Інваріантна обробка зображень (по відношенню до перенесень, поворотів).

• Асоціативна пам'ять.

• Ідея універсального нейро-комп'ютера. Виділення компонентів універсального нейрокомп'ютера.

• Методи передобробки. Нейронна мережа (швидке диференціювання і метод подвійності). Оцінка і інтерпретатор відповіді.

• Логічно прозорі нейронні мережі і отримання явних знань з даних.

2. Мета опанування дисциплін в контексті підготовки фахівців спеціальності 122 «Комп’ютерні науки та інформаційні технології». Метою курсу «Нейромережеві методи обробки зорової інформації»: ознайомлення студентів з новою перспективною областю інформатики; навчити студентів кваліфіковано використовувати апарат нейронних мереж для вирішення прикладних завдань; підготувати студентів до появи на ринку нейрокомп'ютерів; ознайомлення студентів з передовими досягненнями обробки зорової інформації методами неймережевих технологій.

Напрям нейромережевих технологій стабільно тримається на першому місці. Продовжується активне вдосконалення алгоритмів навчання і класифікації в масштабі реального часу, обробки природних мов, розпізнавання зображень, мови, сигналів, а також створення моделей інтелектуального інтерфейсу, що підстроюється під користувача. Серед основних прикладних завдань, що вирішуються за допомогою нейронних мереж, методи обробки зорової інформації. Останніми роками йде посилений пошук ефективних методів синхронізації роботи нейронних мереж на паралельних пристроях..

3. Перелік компетентностей, яких набуде студент після опанування дисципліни:

- основні уявлення про структуру мозку і біологічні нейронні мережі;

- базові моделі нейронів і нейронних мереж;

4. Набуті компетентності дозволяються

- використовувати основні парадигмами побудови нейронних мереж для вирішення практичних завдань: Мережі Кохонена, сітківки Хопфілда, мережі зворотного розповсюдження помилки;

- використовувати основні принципи рішення прикладних задач розпізнавання образів, управління за допомогою нейронних мереж.

5. Взаємозв’язок з іншими дисциплінами навчального плану (попередні знання): Програмування. Об’єктно-орієнтоване програмування

Забезпечуючі дисципліни:
Мови викладання:
  • Украинский
  • Русский
  • Курсова робота:
  • Немає
  • Оцiнювання:
  • 1 семестр - зачет
  • Методички по курсу

    Усi дисципліни

    buy backlinks diyet