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

Нейрокомпьютеры

Язык: русский
Кредиты: 5

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина Нейрокомпьютеры является третьей дисциплиной майнора Нейросетевые технологии, предназначена для студентов третьего курса бакалавриата. Дисциплина ставит своей целью ознакомить студентов с устройством параллельных вычислителей - нейрокомпьютеров, предназначенных для аппаратного ускорения нейронных сетей. В первом модуле рассматриваются основы цифровой обработки сигналов и адаптивной фильтрации: линейные и нелинейные фильтры, контроллеры, эквалайзеры и др. Во втором модуле изучается архитектура универсальных (графические ускорители) и специализированных (нейрочипы) вычислительных средств для реализации нейронных сетей. Дисциплина является основой для курсовых и дипломных работ, требует предварительного изучения дисциплины Теория нейронных сетей.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Приобретение базовых знаний о цифровой обработке сигналов, адаптивной фильтрации и устройств для их выполнения
  • Приобретение базовых знаний об устройстве универсальных (графические ускорители) и специализированных (нейрочипы) вычислительных средств для реализации нейронных сетей
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Умеет рассчитывать линейные и нелинейные фильтры
  • Знает основные виды цифровых фильтров
  • Знает основные виды нейрочипов и нейрокомпьютеров
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы цифровой обработки сигналов и адаптивной фильтрации
    Введение в теорию цифровой обработки сигналов. Аналоговые и цифровые сигналы. Оцифровка сигналов. Представление чисел. Линейные неадаптивные фильтры. КИХ и БИХ фильтры. Фильтр Винера. Линейные адаптивные фильтры. LMS фильтр. Модификации LMS фильтра. Нелинейные адаптивные фильтры. Нейросетевые фильтры. Нейроуправление. Задачи идентификации, фильтрации, управления.
  • Нейрокомпьютеры
    Понятие о нейрокомпьютерах и нейрочипах. История нейрокомпьютеров. Архитектура ЭВМ фонНеймана. Отличия архитектуры нейрокомпьютеров. SIMD, MIMD архитектуры. Цифровые, аналоговые, цифро-аналоговые нейрокомпьютеры. GPU как эффективный эмулятор нейронных сетей. Архитектура GPU. Язык CUDA. Пакеты эмуляции нейронных сетей на GPU. Способы оценки производительности суперкомпьютеров. Рейтинг Топ-500, Green 500. Библиотеки BLAS и Linpack. Аналоговый нейрочип Intel ETANN Цифровой нейрочип IBM ZISC Понятие о спайковых нейронных сетях. Модели спайковых сетей. LIF модель. STDP модель. Цифровой нейрочип IBM TrueNorth Другие проекты нейрочипов. Мемристоры – новые перспективные элементы для нейрокомпьютеров. Понятие мемристора. Технологии изготовления мемристоров. Математические модели мемристоров. Программные модели мемристоров. Проекты нейрокомпьютеров с мемристорами.
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, размещенных 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 за тесты, 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 1 модуля по пройденным материалам. В виде теста и\или расчетной (практической) части. Не более 2 ак. час. Может проводиться онлайн. Разрешенные источники указываются преподавателем в задании. 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
    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 (2 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 (2 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
  • - 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
  • Нейрокомпьютеры : учеб. пособие для вузов, Комарцова Л. Г., Максимов А. В., 2004
  • Нейронные сети : полный курс, Хайкин С., Куссуль Н. Н., 2006
  • Цифровая обработка сигналов: Практическое пособие Учебное пособие / Гадзиковский В.И. - М.:СОЛОН-Пр., 2014. - 766 с. ISBN 978-5-91359-117-3

Рекомендуемая дополнительная литература

  • - Аллен Б. Дауни — Think DSP. Цифровая обработка сигналов на Python - Издательство "ДМК Пресс" - 2017 - ISBN: 978-5-97060-454-0 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/93566
  • - Амос Гилат — MATLAB. Теория и практика - Издательство "ДМК Пресс" - 2016 - ISBN: 978-5-97060-183-9 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/82814
  • - Боресков А.В., Харламов А.А. — Основы работы с технологией CUDA - Издательство "ДМК Пресс" - 2010 - ISBN: 978-5-94074-578-5 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/1260
  • - Волков В.Ю. — Адаптивные и инвариантные алгоритмы обнаружения объектов на изображениях и их моделирование в Matlab - Издательство "Лань" - 2014 - ISBN: 978-5-8114-1656-1 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/68475
  • - Гайдук А.Р., Беляев В.Е., Пьявченко Т.А. — Теория автоматического управления в примерах и задачах с решениями в MATLAB: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2019 - ISBN: 978-5-8114-4200-3 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/125741
  • - Гайдук А.Р., Плаксиенко Е.А. — Анализ и аналитический синтез цифровых систем управления: монография - Издательство "Лань" - 2018 - ISBN: 978-5-8114-2813-7 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/107282
  • - Затонский А.В., Тугашова Л.Г. — Моделирование объектов управления в MatLab: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2019 - ISBN: 978-5-8114-3270-7 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/111915
  • - Ощепков А.Ю. — Системы автоматического управления: теория, применение, моделирование в MATLAB: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2018 - ISBN: 978-5-8114-1471-0 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/104954
  • - Сандерс Дж., Кэндрот Э. — Технология CUDA в примерах: введение в программирование графических процессоров - Издательство "ДМК Пресс" - 2011 - ISBN: 978-5-94074-504-4 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/3029
  • - Сато Ю. — Без паники! Цифровая обработка сигналов - Издательство "ДМК Пресс" - 2010 - ISBN: 978-5-94120-251-5 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/61023
  • - 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
  • - Смит С. — Цифровая обработка сигналов. Практическое руководство для инженеров и научных работников - Издательство "ДМК Пресс" - 2011 - ISBN: 978-5-94120-145-7 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/60986
  • - Ушенина И.В. — Проектирование цифровых устройств на ПЛИС: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2019 - ISBN: 978-5-8114-3657-6 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/119638
  • Антимиров В. М. ; под науч. ред. Телицина В.В.-СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ: БОРТОВЫЕ ЦИФРОВЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ. Учебное пособие для вузов-М.:Издательство Юрайт,2019-71-Университеты России-978-5-9916-9907-5: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/sistemy-avtomaticheskogo-upravleniya-bortovye-cifrovye-vychislitelnye-sistemy-438166
  • Коломейцева М. Б., Беседин В. М., Ягодкина Т. В.-ОСНОВЫ ИМПУЛЬСНОЙ И ЦИФРОВОЙ ТЕХНИКИ 2-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для академического бакалавриата-М.:Издательство Юрайт,2019-124-Бакалавр. Академический курс-978-5-534-06429-2: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/osnovy-impulsnoy-i-cifrovoy-tehniki-441957
  • Красавин А. В., Жумагулов Я. В.-КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПРАКТИКУМ В СРЕДЕ MATLAB 2-е изд. Учебное пособие для вузов-М.:Издательство Юрайт,2019-277-Университеты России-978-5-534-08509-9: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/kompyuternyy-praktikum-v-srede-matlab-442328
  • Малявко А. А.-ПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ OPENMP, MPI, CUDA 2-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для академического бакалавриата-М.:Издательство Юрайт,2019-129-Высшее образование-978-5-534-11827-8: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/parallelnoe-programmirovanie-na-osnove-tehnologiy-openmp-mpi-cuda-446247
  • Моделирование систем управления с применением MatLab : учеб. пособие / А.Н. Тимохин, Ю.Д. Румянцев ; под ред. А.Н. Тимохина. — М. : ИНФРА-М, 2017. — 256 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа http://www.znanium.com]. —(Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/14347. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/590240
  • Моделирование систем управления с применением Matlab: Учебное пособие / Тимохин А.Н., Румянцев Ю.Д; Под ред. А.Н.Тимохина - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 256 с.: 60x90 1/16. - (Высшее образование: Бакалавриат) (Переплёт) ISBN 978-5-16-010185-9 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/474709
  • Основы теории и расчета цифровых фильтров : учеб. пособие / В.П. Васильев, Э.Л. Муро, С.М. Смольский ; под ред. С.М. Смольского. — 2-е изд., стереотип. — М. : ИНФРА-М, 2017. — 272 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/textbook_591ae74d57bb22.15375684. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/906240
  • Основы теории и расчета цифровых фильтров : учеб. пособие / В.П. Васильев, Э.Л. Муро, С.М. Смольский ; под ред. С.М. Смольского. — 2-е изд., стереотип. — М. : ИНФРА-М, 2018. — 272 с.  — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/textbook_591ae74d57bb22.15375684. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/949609
  • Основы теории рекурсивных КИХ-фильтров: Монография / Турулин И.И. - Таганрог:Южный федеральный университет, 2016. - 264 с.: ISBN 978-5-9275-2170-8 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/995089
  • Проектирование аналоговых и цифровых устройств: Учебное пособие / В.С. Титов, В.И. Иванов, М.В. Бобырь. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2014. - 143 с.: 60x88 1/16. - (Высшее образование: Бакалавриат). (обложка) ISBN 978-5-16-009101-3 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/422720
  • Сажнев А. М.-МИКРОПРОЦЕССОРНЫЕ СИСТЕМЫ: ЦИФРОВЫЕ УСТРОЙСТВА И МИКРОПРОЦЕССОРЫ 2-е изд., пер. и доп. Учебное пособие для СПО-М.:Издательство Юрайт,2019-139-Профессиональное образование-978-5-534-12092-9: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/mikroprocessornye-sistemy-cifrovye-ustroystva-i-mikroprocessory-446807
  • Цифровая обработка сигналов: Учебное пособие / Ролдугин С.В., Паринов А.В., Голубинский А.Н. - Воронеж:Научная книга, 2016. - 144 с. ISBN 978-5-4446-0908-8 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/923327
  • Цифровая фильтрация и синтез цифровых фильтров / Яковлев А.Н., Соколова Д.О. - Новосиб.:НГТУ, 2012. - 64 с.: ISBN 978-5-7782-1964-9
  • Цифровые методы обработки информации/БорисоваИ.В. - Новосиб.: НГТУ, 2014. - 139 с.: ISBN 978-5-7782-2448-3