НАГРУЗКА

Лекции32 часаЛабораторные занятия64 часаСамостоятельная работа20 часовВсего116 часов

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛИ:

д.ф.-м.н., профессор А.Н. Горбань,

д.т.н., доцент Е.М. Миркес

к.ф.-м.н., доцент Н.Ю. Сиротинина

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ КУРСА

Цель преподавания дисциплины:

• ознакомить студентов с новой перспективной областью информатики;

• научить студентов квалифицированно использовать аппарат нейронных сетей для решения прикладных задач;

• подготовить студентов к появлению на рынке нейрокомпьютеров.

В результате изучения дисциплины студенты должны:

• знать базовые модели нейронов и нейронных сетей;

• владеть основными парадигмами построения нейронных сетей для решения задач: Сети Кохонена, сетчатки Хопфилда, сети обратного распространения ошибки;

• владеть основными принципами решения прикладных задач распознавания образов, диагностики, управления с помощью нейронных сетей;

• иметь основные представления о структуре мозга и биологических нейронных сетях;

СОДЕРЖАНИЕ КУРСА

Тема 1. Введение. 2 часа

Предмет и задачи курса. Отличия нейрокомпьютеров от компьютеров фон Неймана. Задачи, решаемые в настоящее время с помощью нейронных сетей. Основные направления в нейроинформатике. Очерк истории нейроинформатики.

Тема 2. Сети естественной классификации. 4 часа

Задача естественной классификации. Основные методы решения. Метод динамических ядер и сети Кохонена.

Тема 3. Сети ассоциативной памяти. 6 часов

Сети Хопфилда и их обобщения. Инвариантная обработка изображений (по отношению к переносам, поворотам). Ассоциативная память.

Тема 4. Сети, обучаемые методом обратного распространения ошибки. 16 часов

Идея универсального нейрокомпьютера. Выделение компонентов универсального нейрокомпьютера. Задачник. Методы предобработки. Нейронная сеть (быстрое дифференцирование и метод двойственности). Оценка и интерпретатор ответа. Учитель. Контрастер. Логически прозрачные нейронные сети и получение явных знаний из данных.

Тема 5. Персептрон Розенблатта. 4 часа

Правило Хебба. Персептрон и его обучение. Ограничения и возможности персептрона.

ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. — Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996.

2. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998, 337 С

2. Минский М., Пайперт С. Персептроны. — М.: Мир, 1971. Задания для лабораторных работ

По курсу «Нейроинформатика» студенты выполняют 7 лабораторных работ. Каждая из лабораторных работ преследует свои цели. Все лабораторные выполняются группами по 2–4 человека.