1. Основные принципы инженерного направления в нейроинформатике

2. Классическая сеть Хопфилда. Ее свойства и методы расширения возможностей.

3. Проекционная сеть ассоциативной памяти

4. Тензорная сеть ассоциативной памяти

5. Автокорреляторы в обработке изображений. Сети Хопфилда с автокорреляторами.

6. Сети естественной классификации. Метод динамических ядер. Пространственная сеть Кохонена.

7. Бинарные сети. Метод обучения бинарных сетей. Правило Хебба, его достоинства и недостатки.

8. Персептрон Розенблатта. Теорема о достаточности целочисленных коэффициентов.

9. Персептрон Розенблатта. Теорема о достаточности двух слоев.

10. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Основные идеи и ограничения на архитектуру.

11. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Требования к элементам сети. Функционирование синапса, сумматора, нелинейного преобразователя.

12. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Подбор шага, использование методов ускорения обучения нейронных сетей

13. Оценка и интерпретатор ответа

14. Контрастирование нейронных сетей с использованием функции оценки.

15. Контрастирование нейронных сетей. Метод контрастирования сумматоров.

16. Логически прозрачные нейронные сети и метод получения явных знаний из данных.