• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2019/2020

Применение нейросетевых технологий

Статус: Майнор
Когда читается: 3, 4 модуль
Учебный ассистент: Джанашиа Кристина Малхазовна
Язык: русский
Кредиты: 5

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина Применение нейросетевых технологий является четвертой дисциплиной майнора Нейросетевые технологии, предназначена для студентов третьего курса бакалавриата. Дисциплина ставит своей целью ознакомить студентов с применениями нейронных сетей в совершенно различных областях: обработка текстов, изображений, речи; управление и диагностика промышленных объектов; робототехника; криптография и многие другие. Также рассматриваются другие технологии мягких вычислений: нечеткая логика, эволюционные методы, вейвлеты. Дисциплина является основой для курсовых и дипломных работ, требует предварительного изучения дисциплин Теория нейронных сетей и Нейроматематика.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Приобретение знаний о технологиях мягких вычислений
  • Приобретение знаний о способах применения нейронных сетей в прикладных задачах
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Знает основные типы мягких вычислений
  • Умеет применять нейронные сети для решения задач
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Технологии мягких вычислений
    Нечеткая логика и системы нечеткого логического вывода. Сеть ANFIS. Эволюционные вычислительные методы. Генетические алгоритмы. Метод роя частиц. Вейвлеты, вейвлет-преобразования, вейвлет-сети.
  • Применения нейронных сетей
    Нейронные сети в: - машиностроении, - народном хозяйстве, - научных исследованиях. Применение нейронных сетей в обработке изображений. Распознавание объектов. Обработка трехмерных изображений. Применение нейронных сетей в обработке сигналов. Распознавание сигналов: речевых, радиолокационных и др. Адаптивная фазированная антенная решетка. Применение нейронных сетей в обработке текстов. Применение нейронных сетей в информационной безопасности. Обнаружение спама, вирусов, компьютерных атак. Криптография, древовидные машины четности для генерации секретного ключа. Робототехника, системы нейросетевого управления.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольные вопросы по лекциям
    Контрольные вопросы по лекциям. Регулярные тесты по материалам прошедших лекций. Не менее 4 раз за дисциплину. Возможно проведение онлайн. Разрешено использование только собственных записей и материалов в ЛМС. Пересдаче не подлежит. При пропуске по уважительной причине можно сдать на следующем занятии. Пропуск по неуважительной причине оценивается в 0 баллов. За каждый тест выставляется 10 бальная оценка, общая оценка считается как среднее арифметическое от всех полученных оценок, округляется по стандартным правилам.
  • неблокирующий Контрольные задания по практическим занятиям
    Контрольные задания по практическим занятиям. Регулярные задания по темам практических занятий. Не менее 4 раз за дисциплину. Разрешенные источники указываются преподавателем для каждого задания. Пересдаче не подлежит. При пропуске по уважительной причине можно сдать на следующем занятии. Пропуск по неуважительной причине оценивается в 0 баллов. За каждое задание выставляется 10 бальная оценка, общая оценка считается как среднее арифметическое от всех полученных оценок, округляется по стандартным правилам.
  • неблокирующий Модульная контрольная работа
    Модульная контрольная работа. Проводится в конце 3 модуля по пройденным материалам. В виде теста и\или расчетной (практической) части. Не более 2 ак. час. Может проводиться онлайн. Пересдаче не подлежит. При пропуске по уважительной причине можно сдать, по решению преподавателя, на одном из последующих занятий. Пропуск по неуважительной причине оценивается в 0 баллов. Оценка 10-бальная. Оценивается качество ответов на вопросы тестов и выполнения практического задания.
  • неблокирующий Домашнее задание
    Домашнее задание. Презентация (устный доклад) по выбранной и согласованной теме на 15-20 минут. Пересдаче не подлежит. Проводится на любом семинаре по выбору студента и согласованию с преподавателем. Оценка 10-бальная. Оценивается качество доклада, актуальность и сложность темы, качество ответов на вопросы.
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен (письменный). В виде теста и\или расчетной (практической) части. Проводится в сессию (4 модуль). Не более 2 ак. час. Разрешено использование собственных записей, материалов размещенных в ЛМС, другие источники только с разрешения преподавателя. Оценка 10-бальная. Оценивается качество ответов на вопросы тестов и выполнения практического задания.
  • неблокирующий Личные достижения
    Дополнительная, необязательная оценка, оцениваются личные достижения студента в области нейросетевых технологий как-то: выполненные курсовые работы, научные проекты, опубликованные работы, пройденные онлайн курсы и др. Достижения должны приходиться на период изучения Дисциплины. Не оцениваются повторно. Результаты докладываются публично на семинаре, и должны быть подтверждены. Оценивается сложность, актуальность результатов, качество доклада и ответов на вопросы.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    ОКРУГЛЕНИЕ (МИНИМУМ(10, 0.4 * Домашнее задание + 0.1 * Контрольные вопросы по лекциям + 0.2 * Контрольные задания по практическим занятиям + 0.7 * Личные достижения + 0.1 * Модульная контрольная работа+ 0.2 * Экзамен))
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • - Дьяконов В.П. — MATLAB 7.*/R2006/R2007: Самоучитель - Издательство "ДМК Пресс" - 2009 - ISBN: 978-5-94074-424-5 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/1178
  • Нейронные сети : полный курс, Хайкин С., Куссуль Н. Н., 2006
  • Нейронные сети,генетические алгоритмы и нечеткие системы, Рутковская Д., Пилиньский М., 2008

Рекомендуемая дополнительная литература

  • - Антонио Джулли, Суджит Пал — Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow - Издательство "ДМК Пресс" - 2018 - ISBN: 978-5-97060-573-8 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/111438
  • - Барский А.Б. — Введение в нейронные сети - Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" - 2016 - ISBN: - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/100684
  • - Батыршин И.З., Недосекин А.О., Стецко А.А. — Нечеткие гибридные системы. Теория и практика - Издательство "Физматлит" - 2007 - ISBN: 978-5-9221-0786-0 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/48187
  • - Ежов А.А., Шумский С.А. — Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе - Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" - 2016 - ISBN: - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/100269
  • - Короновский А.А., Храмов А.Е. — Непрерывный вейвлетный анализ и его приложения - Издательство "Физматлит" - 2003 - ISBN: 5-9221-0389-Х - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/2210
  • - Ростовцев В.С. — Искусственные нейронные сети: учебник - Издательство "Лань" - 2019 - ISBN: 978-5-8114-3768-9 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/122180
  • - Свешников С.В., Бочарников В.П. — Основы нечеткой технологии и примеры решения аналитических задач в государстве и бизнесе - Издательство "ДМК Пресс" - 2014 - ISBN: 978-5-94074-956-1 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/69950
  • - Сизиков В. С. — Обратные прикладные задачи и MatLab - Издательство "Лань" - 2011 - ISBN: 978-5-8114-1238-9 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/2037
  • - Смоленцев Н.К. — Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB - Издательство "ДМК Пресс" - 2019 - ISBN: 978-5-97060-764-0 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/123712
  • - Тарков М.С. — Нейрокомпьютерные системы - Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" - 2016 - ISBN: 5-9556-0063-9 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/100268
  • - Хливненко Л.В., Пятакович Ф.А. — Практика нейросетевого моделирования: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2019 - ISBN: 978-5-8114-3639-2 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/123697
  • - Червяков Н.И., Евдокимов А.А., Галушкин А.И. — Применение искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в криптографии - Издательство "Физматлит" - 2012 - ISBN: 978-5-9221-1386-1 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/5300
  • Автоматизированные нечетко-логические системы управления : монография / С.Г. Емельянов, В.С. Титов, М.В. Бобырь. — М. : ИНФРА-М, 2018. — 175 с. — (Научная мысль). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/954480
  • Барцев, С. И. Эвристические нейросетевые модели в биофизике: приложение к проблеме структурно-функционального соответствия [Электронный ресурс] : Монография / С. И. Барцев, О. Д. Барцева. - Красноярск: Сибирский федеральный ун-т, 2010. - 115 с. - ISBN 978-5-7638-2080-5.
  • Вейвлет-анализ и его приложения: Учебное пособие / Т.В. Захарова, О.В. Шестаков. - 2-e изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2012. - 158 с.: 60x88 1/16. - (Высшее образование). (обложка) ISBN 978-5-16-005056-0 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/234103
  • Гисин, В.Б. Нечеткие множества и мягкие вычисления в экономике и финансах. : учебное пособие / Гисин В.Б., Волкова Е.С. — Москва : КноРус, 2019. — 155 с. — (бакалавриат). — ISBN 978-5-406-06705-5. — URL: https://book.ru/book/930521 (дата обращения: 10.10.2019). — Текст : электронный.
  • Гладков, Л. А. Генетические алгоритмы [Электронный ресурс] / Под ред. В. М. Курейчика. - 2-е изд., исправл. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010. - 368 с. - ISBN 978-5-9221-0510-1. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/544626
  • Горбаченко В. И., Ахметов Б. С., Кузнецова О. Ю.-ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ: НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ И СЕТИ 2-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для вузов-М.:Издательство Юрайт,2019-105-Университеты России-978-5-534-08359-0: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/intellektualnye-sistemy-nechetkie-sistemy-i-seti-444125
  • Интеллектуальные системы и нечеткая логика : учебник / В.П. Корячко, М.А. Бакулева , В.И. Орешков. - М.: КУРС, 2017. - 352 с. - ISBN 978-5-906923-39-4. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/882796
  • ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АКТИВНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ АВТОМОБИЛЯ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОГО НЕЙРО-НЕЧЕТКОГО УПРАВЛЕНИЯ (5 глава коллектив. монографии) / Горбачев С.В. - М.:НИЦ ИНФРА-М, 2017. - 112 с.: 60x90 1/16 ISBN 978-5-16-105856-5 (online) - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/910754
  • Назаров Д. М., Конышева Л. К.-ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ: ОСНОВЫ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ 3-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для академического бакалавриата-М.:Издательство Юрайт,2019-186-Бакалавр. Академический курс-978-5-534-07496-3: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/intellektualnye-sistemy-osnovy-teorii-nechetkih-mnozhestv-423214
  • Нейронные сети: основы теории / А.И. Галушкин. - М.: Гор. линия-Телеком, 2012. - 496 с.: ил.; 60x90 1/16. (обложка) ISBN 978-5-9912-0082-0, 1000 экз. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/353660
  • Ручай, А.Н. Биометрическая аутентификация диктора в MATLAB : учебное пособие / Ручай А.Н. — Москва : Русайнс, 2017. — 166 с. — ISBN 978-5-4365-1864-0. — URL: https://book.ru/book/926383 (дата обращения: 10.10.2019). — Текст : электронный.