Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua
Технології обчислювального інтелекту
Спеціальність: Інформаційні управляючі системи та технології
Код дисципліни: 7.122.01.O.8
Кількість кредитів: 5
Кафедра: Інформаційні технології видавничої справи
Лектор: д.т.н., професор Ткаченко Роман Олексійович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: заочна
Результати навчання:
• володіти елементарними знаннями в області нейрофізіології, яка є основою побудови технічних аналогів біологічних нейронів ;
• знати особливості основних нейропарадигм та можливі області їх практичного застосування; принципи навчання та адаптації систем;
• вміти здійснювати постановку та розв’язування завдань передбачення, розпізнавання, компресії, прогнозування;
• знати можливості використання ШНМ в економіці, бізнесі, промисловості.
• знати особливості основних нейропарадигм та можливі області їх практичного застосування; принципи навчання та адаптації систем;
• вміти здійснювати постановку та розв’язування завдань передбачення, розпізнавання, компресії, прогнозування;
• знати можливості використання ШНМ в економіці, бізнесі, промисловості.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
Пререквізити:
• Математичний аналіз;
• Системи штучного інтелекту;
• Лінійна алгебра;
• Аналітична геометрія.
• Математичний аналіз;
• Системи штучного інтелекту;
• Лінійна алгебра;
• Аналітична геометрія.
Короткий зміст навчальної програми:
Архітектура апаратних і програмних нейрокомп'ютерів. Принципи адаптації і навчання. Моделі біологічного і технічного нейронів. Штучні нейронні мережі прямого поширення сигналів, перцептрони. Штучні нейронні мережі зі зворотними зв’язками. Нейронечіткі мережі. Модель геометричних перетворень. ШНМ з глибинним навчанням.
Рекомендована література:
1. Ткаченко Р. Моделювання методами нейронних мереж /Р.О. Ткаченко, П.Р. Ткаченко, Н.О. Мельник: навч.-методичний посібник: ЛІБС УБС НБУ. – Львів, 2010. – 114 с.
2. Руденко О. Штучні нейронні мережі:Навч. посібник / О.Г. Руденко, Є.В. Бодянський. – Харків: ТОВ «Компанія СМІТ, 2006. – 404 с.
3. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: пер. с англ. / Саймон Хайкин. – М.: Вильямс, 2006. – 1106 с.
2. Руденко О. Штучні нейронні мережі:Навч. посібник / О.Г. Руденко, Є.В. Бодянський. – Харків: ТОВ «Компанія СМІТ, 2006. – 404 с.
3. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: пер. с англ. / Саймон Хайкин. – М.: Вильямс, 2006. – 1106 с.
Методи і критерії оцінювання:
• письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування, контрольна робота (30%)
• підсумковий контроль (контрольний захід, залік): письмово-усна форма (70%)
• підсумковий контроль (контрольний захід, залік): письмово-усна форма (70%)