- Цели и задачи дисциплины
- Цель освоения данной дисциплины - познакомить студентов с имеющимися методами решения прикладных задач с помощью нейронных сетей , научить их правильно отбирать нейросетевые методы, позволяющие решить ту или иную задачу, получать необходимые решения, а также проводить анализ полученных решений. Обучающиеся должны овладеть сравнительной характеристикой различных методов, научиться строить модели технических задач и задач управления, адекватно отражающие основные характеристики реального процесса. Знакомство с методами решения инженерных задач с помощью нейросетей, а также с эволюционными алгоритмами - все это позволит студентам получить необходимый математический инструментарий для грамотного решения технических задач и задач управления.
- Краткое содержание дисциплины
- Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с современными моделями представления знаний, принципами построения экспертных систем, перспективными направлениями развития систем искусственного интеллекта и принятия решений. Рассматриваются основные модели теории нейронных сетей: однослойный персептрон, многослойный персептрон, сети радиальных базисных функций и машины опорных векторов. Кроме того, кратко описано глубокое обучение и модели рекуррентных нейронных сетей.
- Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
- Выпускник должен обладать:
- ПК-2 Способен осуществлять концептуальное, функциональное и логическое проектирование систем среднего и крупного масштаба и сложности