Введение в теорию нейронных сетей Дисциплина [Б1-ПМ.В.5]
022 Кафедра кибернетики
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-1 - Способен собирать, обрабатывать и интерпретировать результаты научных исследований в области прикладной математики и информационных технологий
  • ПК-2 - Способен понимать, применять и совершенствовать современный математический аппарат
  • ПК-1.2 - способен разрабатывать и применять прикладные программы при решении задач в области киберфизических и информационных систем
  • ПК-1.3 - способен анализировать и синтезировать системы автоматического управления
Задачи воспитания:
  • В20 - формирование навыков коммуникации, командной работы и лидерства
  • В21 - формирование способности и стремления следовать в профессии нормам поведения, обеспечивающим нравственный характер трудовой деятельности и неслужебного поведения
  • В22 - формирование творческого инженерного/профессионального мышления, навыков организации коллективной проектной деятельности