Описание:
Теория нейронных сетей – раздел машинного обучения, в котором рассматриваются семейства обучаемых и самообучающихся моделей и алгоритмов, инспирированных биологическими сетями нейронов. Благодаря своей адаптивности искусственные нейронные сети оказываются эффективным, а в ряде случаев незаменимым инструментом в решении таких задач машинного обучения, как аппроксимация функций, распознавание образов, кластеризация данных, компьютерное зрение и адаптивное управление.
В курсе лекций излагаются основы теории искусственных нейронных сетей и области их практического применения при решении инженерных задач.
Структура:
Семестр |
Всего (ч) (Лекц / Практ. / Лаб.) |
Аттестация |
6 |
108 (30 / 30 / 15) |
Зачет |
Итого |
108 (30 / 30 / 15) |
Зачет |
Компетенции:
- ПК-11 - способен к формализации в своей предметной области с учетом ограничений используемых методов исследования
Задачи воспитания:
- В18 - формирование ответственности за профессиональный выбор, профессиональное развитие и профессиональные решения
- В19 - формирование научного мировоззрения, культуры поиска нестандартных научно-технических/практических решений, критического отношения к исследованиям лженаучного толка
- В40 - формирование профессионально значимых установок: не производить, не копировать и не использовать программные и технические средства, не приобретённые на законных основаниях; не нарушать признанные нормы авторского права; не нарушать тайны передачи сообщений, не практиковать вскрытие информационных систем и сетей передачи данных; соблюдать конфиденциальность доверенной информации