Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: http://elib.bsu.by/handle/123456789/148274
Title: Нейронные сети. № УД-2451/уч
Authors: Чернявская, Эллина Александровна
Keywords: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физика
Issue Date: 15-Jun-2015
Abstract: 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.
URI: http://elib.bsu.by/handle/123456789/148274
ISBN: № УД-2451/уч
Appears in Collections:Кафедра ядерной физики

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Нейронные сети_2015_УВО_2.doc225,5 kBMicrosoft WordView/Open


PlumX

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.