Технології обчислювального інтелекту
Спеціальність: Інформаційні управляючі системи та технології
Код дисципліни: 7.122.01.O.008
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Інформаційні технології видавничої справи
Лектор: д.т.н., професор Ткаченко Роман Олексійович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
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.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Пререквізити:
• 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.
Методи та критерії оцінювання: • письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування, контрольна робота (30%)
• підсумковий контроль (контрольний захід, залік): письмово-усна форма (70%)
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.