ЭБ Коллекция:
https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/185870
2024-03-29T07:09:15ZНейронные сети уд-5165
https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/211683
Заглавие документа: Нейронные сети уд-5165
Авторы: Чернявская, Эллина Александровна
Аннотация: Учебная программа объединенного курса: "Нейронные сети" разработана для специальности 1-31 04 06 Ядерные физика и технологии.
Нейросетивые технологии – успешно развивающая область исследований. В последнее десятилетие эти исследования связанные с машинным обучением активизировались. При этом набор базовых архитектур нейросетевых технологий можно считать относительно устоявшимся. Основные теоретические разработки относятся в первую очередь к алгоритмам обучения сетей и их применимости в различных предметных областях. Активно ведется развитие средств программного моделирования нейросетей и применения нейросетевых технологий в разнообразных предметных областях. Не менее активно развиваются аппаратные реализации – в промышленных масштабах выпускаются нейрочипы и нейрокомпьютеры, активно разрабатываются их новые модели. В связи с этим данный курс должен обеспечить слушателей необходимыми ориентирами в данной теме, позволяющими по востребованию расширить или актуализировать круг знаний и навыков по области нейросетей, что является необходимым условием успешной профессиональной деятельности специалиста, имеющего квалификацию «Физик» и работающего в области ядерной физики, метрологии и автоматизации эксперимента.
Особенно актуально владение современными технологиями анализа и обработки экспериментальными данными на базе машинного обучения в области ядерной энергетики, поскольку многогранность решаемых задач применительно к АЭС требует широкого спектра знаний о возможности применения понятий, методов и программных приложений по обработке данных.
Цель учебной дисциплины - освоение студентами основных понятий и принципов нейросетевых технологий, специфики методов машинного обучения при обработке данных физическом эксперименте, освоение навыков компьютерной обработки в среде Matlab, включая пакеты расширения, которые могут быть применены при обслуживании и расчете в радиационных технологиях.
Основные задачи учебной дисциплины — дать представление об особенностях формирования и обучения нейронных сетей, в контексте общего подходов применительно к машинному обучению. Практическая часть курса направлена на выработку практических навыков в моделировании нейросетей и освоение функциональных возможностей различных видов сетевых архитектур.
Учебная дисциплина относится к циклу дисциплин специализаций.
Материал курса основан на знаниях и представлениях, заложенных в следующих дисциплинах: «Численные методы», «Программное и информационно-сетевое обеспечение ядерных и радиационных технологий», «Статистические методы обработки информации в ядерно-физическом эксперименте».
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать: основные современные методы предподготовки результатов эксперимента; основные принципы построения нейронных сетей, базовые схемы архитектуры нейронных сетей, детерминированные и стохастические методы, связанные с использованием учителя и без учителя формировании сети, основные алгоритмы обучения, этапы оценки параметров работоспособности сети;
Уметь: проанализировать и подбирать необходимый тип нейронной сети, алгоритм ее обучения для решения конкретной задачи, оценивать параметры обучения по оптимальным параметрам: время, затраченное на тестирование сети, оптимальный набор слоев и количество нейронов в слое, точность работы сети;
Владеть: навыками компьютерной обработки в среде Matlab, включая пакеты расширения, современными технологиями построения гибридных информационных систем.
В результате изучения учебной дисциплины «Нейронные сети» у обучающегося должны быть сформированы следующие компетенции:
уметь применять базовые научно-теоретические знания для решения теоретических и практических задач;
владеть системным и сравнительным анализом;
владеть исследовательскими навыками;
уметь работать самостоятельно;
быть способным вырабатывать новые идеи (креативность).
владеть междисциплинарным подходом при решении проблем.
иметь навыки, связанные с использованием технических устройств, управлением информацией и работой с компьютером;
иметь лингвистические навыки (устная и письменная коммуникация);
уметь учиться, повышать свою квалификацию в течение всей жизни.
обладать качествами гражданственности;
быть способным к социальному взаимодействию;
обладать способностью к межличностным коммуникациям;
владеть навыками здорового образа жизни;
быть способным к критике и самокритике (критическое мышление).
уметь работать в команде.
применять знания теоретических и экспериментальных основ ядерной физики и ядерных технологий, ядерно-физических методов исследования, методов измерения физических величин, методов автоматизации эксперимента, методов планирования, организации и ведения научно-производственной, научно-педагогической, производственно-технической, опытно-конструкторской работы в области ядерно-физических технологий и атомной энергетики;
пользоваться компьютерными методами сбора, хранения и обработки информации, системами автоматизированного программирования, научно-технической и патентной литературой;
взаимодействовать со специалистами смежных профилей;
применять полученные знания фундаментальных положений физики, экспериментальных, теоретических и компьютерных методов исследования, планирования, организации и ведения научно-технической работы;
использовать новейшие открытия в естествознании, методы научного анализа, информационные образовательные технологии, физические основы современных технологий, оборудование и аппаратуру в исследовательской, научно-педагогической и производственной деятельности;
вести переговоры, разрабатывать планы сотрудничества с другими организациями;
пользоваться глобальными информационными ресурсами;
пользоваться государственными языками Республики Беларусь и иными иностранными языками как средством делового общения;
реализовывать методы защиты производственного персонала и населения в условиях возникновения аварий, катастроф, стихийных бедствий и обеспечения радиационной безопасности при осуществлении научной, производственной и педагогической деятельности;
осуществлять поиск, систематизацию и анализ информации по перспективным направлениям развития отрасли, инновационным технологиям, проектам и решениям;
определять цели инноваций и способы их реализации;
оценивать конкурентоспособность и экономическую эффективность разрабатываемых технологий;
применять методы анализа и организации внедрения инноваций в научно-производственной, научно-педагогической и научно-технической деятельности.
Программа курса составлена в соответствии с требованиями образовательного стандарта ОСВО 1-31 04 06-2013.
Форма получения высшего образования — очная, дневная.
Общее количество часов – 46, количество аудиторных часов – 28.2018-06-08T00:00:00ZФизика ядра и элементарных частиц
https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/192309
Заглавие документа: Физика ядра и элементарных частиц
Авторы: Дубовская, Ирина Яковлевна
Аннотация: Дисциплина «Физика ядра и элементарных частиц» — последний раздел курса общей физики, который является одним из центральных при подготовке специалистов-физиков по всем направлениям. У студентов не предполагается предварительного знания квантовой механики, поэтому обучение ведется, в первую очередь, на основе анализа экспериментальных данных и их обобщения.
Цель данной дисциплины — сформировать понятия и дать студентам основные положения и концепции в области ядерной физики и физики элементарных частиц, основных явлений и процессов в микрофизике, а также их роли в эволюции Вселенной. Дать представление о возможностях прикладного использования этих явлений и процессов.
Учитывая ограниченное число лекций целесообразно рассмотреть непосредственно на лекциях наиболее существенные разделы ядерной физики, без которых образование студентов как физиков было бы неполным. К ним относятся разделы, касающиеся структуры ядра, законов радиоактивных распадов и ядерных реакций, основных свойств элементарных частиц и фундаментальных взаимодействий, роли явлений и закономерностей микромира в развитии Вселенной. Этим вопросам уделяется наибольшее внимание. Это вынуждает рекомендовать изучать отдельные разделы кур-са на лабораторных и практических занятиях, а также для самостоятельно-го изучения студентами. К таким разделам относится, в первую очередь, прикладная ядерная физика: взаимодействие излучения с веществом, дозиметрия, физические принципы работы детекторов, спектрометрия и ра-диометрия.
При проведении практических занятий целесообразно существенное внимание уделять проведению численных расчетов. Это очень важно в области ядерной физики и, в частности, позволяет установить место и роль явлений ядерной физики и физики элементарных частиц в современной физике.
Материал курса основан на знаниях и умениях, заложенных в следующих дисциплинах: «Атомная физика и атомные явления», «Квантовая механика», «Электродинамика», «Методы математической физики».
Основные задачи учебной дисциплины:
• Изложить основные фундаментальные представления о структуре материи и видах взаимодействий;
• Сформулировать основные закономерности ядерных реакций и радиоактивных распадов, показать их роль при решении прикладных задач, в частности при получении ядерной энергии;
• Изложить основные представления о современной структуре Все-ленной, этапах ее развития и связи эволюции Вселенной с процесса-ми микрофизики;
• Способствовать развитию научного мировоззрения.
В результате изучения учебной дисциплины студент должен:
знать:
– свойства и модели атомных ядер;
– свойства ядерных сил;
– физические принципы ядерной энергетики;
– основные представления об элементарных частицах и взаимодействиях;
уметь:
– вычислять энергию связи ядер и энергетический выход ядерных реакций;
– использовать законы квантовой физики для объяснения ядерных процессов.
владеть:
–методами расчета энергии связи ядра, энерговыхода ядерной реакции, сечения ядерной реакции.
Общее количество часов, отводимое на изучение учебной дисциплины – 270, из них количество аудиторных часов – 144.
Форма получения высшего образования – очная, дневная.
Аудиторные занятия проводятся в виде лекций, семинарских и лабораторных занятий. На проведение лекционных занятий отводится 48 часов, на семинарские занятия – 36 часов, на лабораторные занятия – 60 часов.
Занятия проводятся на 3-ем курсе в 6-ом семестре.
Форма текущей аттестации по учебной дисциплине: 2 зачета и 1 экзамен.2015-06-15T00:00:00ZНейронные сети. № УД-2451/уч
https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/148274
Заглавие документа: Нейронные сети. № УД-2451/уч
Авторы: Чернявская, Эллина Александровна
Аннотация: Программа курса "Нейронные сети" разработана для специальности 1-31 04 01 Физика.
Цель учебной дисциплины - освоение студентами базовым объемом зна-ний и навыков, для возможного применения нейросетевых методов и технологий в физических исследованиях, а также пониманием перспективных направлений применения нейросетей близких для специалиста-физика и в частности в соответствии с профилем кафедры ядерной физики.
Основные задачи учебной дисциплины — дать представление об основных принципах построения нейронных сетей, основных алгоритмах реализации нейронных сетей для задач моделирования и обработки экспериментальных физических данных,
Искусственные нейросети – сравнительно молодая область исследований. В последнее десятилетие эти исследования активизировались. При этом набор базовых архитектур нейросетей можно считать относительно устоявшимся. Основные теоретические разработки относятся в первую очередь к алгоритмам обучения сетей и их применимости в различных предметных областях. Активно ведется развитие средств программного моделирования нейросетей и применения нейросетевых технологий в разнообразных предметных областях. Не менее активно развиваются аппаратные реализации – в промышленных масштабах выпускаются нейрочипы и нейрокомпьютеры, активно разрабатываются их новые модели. В связи с этим данный курс должен обеспечить слушателей необходимыми ориентирами в данной теме, позволяющими по востребованию расширить или актуализировать круг знаний и навыков по области нейросетей, что является необходимым условием успешной профессиональной деятельности специалиста, имеющего квалификацию «Физик. Исследователь» и работающего в области ядерной физики, метрологии и автоматизации эксперимента.
Практическая часть курса направлена на выработку практических навыков в моделировании нейросетей и освоение функциональных возможностей различных видов сетевых архитектур. Для этого на лабораторных занятиях предлагается освоение методов моделирования нейросетей средствами Matlab, построение моделей нейросетей, использование моделей для решения наиболее типичных для них задач.
Курс предполагает наличие у слушателей базовых знаний и навыков, заложенных в общих курсах по ядерной физике, численным методам, по спецкурсам моделированию и обработке данных, статистических методах обработки информации.
.
На семинарских занятиях студенты получают информацию о сетях на основерадиальных базисных функций, стратегии обучения, задач классификации образов, фильтр Хебба и анализ главных компонентов.
Материал курса основан на знаниях и представлениях, заложенных в следующих дисциплинах: «Обработка экспериментальных данных в со-временных пакетах, применительно к АЭС », «Статистические методы обработки информации в ядерно-физическом эксперименте».
Он является базовым для дисциплин: «Статистические методы обработки в ядерно-физическом эксперименте».
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать:
– основные принципы построения нейронных сетей;
- основные алгоритмы реализации нейронных сетей для задач моделирования и обработки экспериментальных физических данных;
– основные области применении нейронных сетей для задач классификации и идентификации.
уметь:
– проводить расчеты и знать элементы программирования в среде Matlab, а также элементы функционального моделирования с использованием Simulink.
владеть:
– алгоритмами распознавания образов, кластеризация, прогнозирования, аппроксимации с использованием нейронных сетей.
Общее количество часов, отводимое на изучение учебной дисциплины — 152, из них количество аудиторных часов — 76 .
Форма получения высшего образования — очная, дневная,
Аудиторные занятия проводятся в виде лекций, семинарских и лабораторных занятий. На проведение лекционных занятий отводится 34 часа, на семинарские занятия — 8 часов, лабораторные занятия – 34 часа.
Занятия проводятся на 5-м курсе в 9-м семестре.
Формы текущей аттестации по учебной дисциплине — экзамен.2015-06-15T00:00:00ZТЕРМОДИНАМИЧЕСКИЕ ЦИКЛЫ И ТЕПЛОВЫЕ СХЕМЫ АЭС. № УД-4637/баз
https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/148254
Заглавие документа: ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИЕ ЦИКЛЫ И ТЕПЛОВЫЕ СХЕМЫ АЭС. № УД-4637/баз
Авторы: Бунин, Е. Н.
Аннотация: Целью данного спецкурса является изучение студентами основ построения термодинамических циклов и схем для различных теплоэнергетических установок (конденсационных электростанций – КЭС, теплоэлектроцентралей – ТЭЦ, атомных электростанций –АЭС).
Основная задача преподавания дисциплины – подготовить специалистов, глубоко понимающих физику технологических процессов преобразования энергии на АЭС: от ядерной до электрической.
Термодинамический расчет тепловой схемы, будучи первым этапом в полном алгоритме расчета термодинамических циклов АЭС, подготавливает исходные данные для расчетов других этапов и элементов. Набор всех алгоритмов расчета иногда называют математической моделью АЭС. Математическую модель можно трансформировать в компьютерную модель – симулятор режимных и аварийных измерений параметров в схеме АЭС.
Программа курса составлена в соответствии с требованиями образовательного стандарта. Общее количество часов – _126_; аудиторное количество часов — 62, из них: лекции —32, лабораторные работы - 20, контролируемая самостоятельная работа студентов — 8. Форма отчётности — экзамен.2011-09-30T00:00:00Z