Нейросетевые технологии обработки данных. № УД-3166/уч.

Abstract

Дисциплина по выбору «Избранные главы специальности: Нейросетевые технологии обработки данных» знакомит студентов с основными теоретическими положениями, моделями и методами проектирования нейроинтеллектуальных систем. Особое внимание в дисциплине уделяется математическим моделям и алгоритмам обучения различного класса нейронных сетей для решения различного рода задач. Это прогнозирование, распознавание образов, нелинейное сжатие данных, обнаружение атак на компьютерные системы, визуализация данных, автономное управление транспортными средствами, обработка большого объема данных, семантическое кодирование данных, диагностирование в медицине, ассоциативная память и решение комбинаторных задач оптимизации. Рассматриваются как классические нейросетевые технологии, так и нейронные сети глубокого доверия, базирующиеся на глубоком обучении. Целью дисциплины является изучение теории машинного обучения, базирующейся на нейросетевых технологиях и их применение для решения задач распознавания, визуализации данных, прогнозирования и управления. Задачи дисциплины: - изучение основных нейросетевых моделей и способов их построения; - изучение методов и алгоритмов обучения различного класса нейронных сетей; - изучение основных нейросетевых методов построения нейроинтеллектуальных систем обработки информации; - владение методами компьютерного моделирования различных нейронных сетей для решения практических задач.