Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: http://elib.bsu.by/handle/123456789/211683
Title: Нейронные сети уд-5165
Authors: Чернявская, Эллина Александровна
Keywords: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физика
Issue Date: 8-Jun-2018
Abstract: 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.
URI: http://elib.bsu.by/handle/123456789/211683
ISBN: УД-5165
Appears in Collections:Кафедра ядерной физики (архив)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Учебная_Прогр_Нейронные сети_2018_Чернявская (1).pdf391,47 kBAdobe PDFView/Open


PlumX

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