• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2022/2023

Теория нейронных сетей

Статус: Майнор
Когда читается: 1, 2 модуль
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: русский
Кредиты: 5
Контактные часы: 44

Программа дисциплины

Аннотация

Дается понятие о различных видах искусственных нейронных сетей, методах их обучения, таких как персептроны, сверточные сети, рекуррентные сети, импульсные (спайковые) и другие виды нейронных сетей, а также базовые понятия о биологических нейронных сетях и устройстве мозга.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Приобретение базовых знаний об архитектурах искусственных нейронных сетей, методах их обучения, проверки.
  • Приобретение базовых знаний об устройстве мозга, физиологии биологического нейрона, устройстве зрительного и речевого анализатора
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает основные виды искусственных нейронных сетей, способы их обучения.
  • Знает основные механизмы работы мозга
  • Умеет рассчитывать градиент сложной функции и применять градиентные методы для настройки нейронных сетей
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основные понятия теории искусственных нейронных сетей.
  • Основы биологических нейронных сетей
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольные вопросы по лекциям
    Тесты по изученным материалам лекций, до 20 вопросов в каждом.
  • неблокирующий Контрольные задания по практическим занятиям
    Практические задания по изученным материалам в виде написания программы и ответы на вопросы.
  • неблокирующий Модульная контрольная работа
    Контрольная работа в виде написания программы и ответов на вопросы. Проводится в конце 1 модуля.
  • неблокирующий Домашнее задание
    Презентация по выбранной теме с ответами на вопросы и\или программный проект и презентация по результатам. Преимущественно во 2 модуле.
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен в виде написания программы и ответов на вопросы. Проводится в сессию.
  • неблокирующий Личные достижения
    Необходимо для получения оценки 9-10 баллов. Доклад о результатах самостоятельной работы студента сверх требований ПУД по теме майнора. В том числе: прохождение онлайн курсов, участие в научных мероприятиях, курсовые работы, публикации и др. Результаты докладываются публично.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 2 модуль
    0.05 * Контрольные задания по практическим занятиям + 0.05 * Контрольные вопросы по лекциям + 0.2 * Личные достижения + 0.3 * Домашнее задание + 0.2 * Экзамен + 0.1 * Модульная контрольная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • 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
  • 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
  • Нейрокомпьютеры : учеб. пособие для вузов, Комарцова, Л. Г., 2004
  • Нейронные сети : полный курс, Хайкин, С., 2006
  • 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
  • Основы нейрофизиологии : учеб. пособие для вузов, Шульговский, В. В., 2002

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Анализ и обработка сигналов в среде MATLAB/ЩетининЮ.И. - Новосиб.: НГТУ, 2011. - 115 с.: ISBN 978-5-7782-1807-9 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/548133
  • 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
  • Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. - Глубокое обучение - Издательство "ДМК Пресс" - 2018 - ISBN: 978-5-97060-618-6 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/107901
  • Красавин А. В., Жумагулов Я. В. - КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПРАКТИКУМ В СРЕДЕ MATLAB 2-е изд. Учебное пособие для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 277с. - ISBN: 978-5-534-08509-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/kompyuternyy-praktikum-v-srede-matlab-442328
  • Лебедев А.А., Русановский В.В., Лебедев В.А., Шабанов П.Д. - Нейрофизиология. Основы курса - КноРус - 2019 - 230с. - ISBN: 978-5-406-06944-8 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/931372
  • 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
  • Нейротехнологии: нейро-БОС и интерфейс «мозг - компьютер»: Монография / Кирой В.Н., Лазуренко Д.М., Шепелев И.Е. - Ростов-на-Дону:Южный федеральный университет, 2017. - 244 с.: ISBN 978-5-9275-2232-3 - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/996688
  • Паттерсон Дж., Гибсон А. - Глубокое обучение с точки зрения практика - Издательство "ДМК Пресс" - 2018 - ISBN: 978-5-97060-481-6 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/116122
  • Флах П. - Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных - Издательство "ДМК Пресс" - 2015 - ISBN: 978-5-97060-273-7 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/69955
  • Шульговский В.В. - Нейрофизиология - КноРус - 2019 - 272с. - ISBN: 978-5-406-06664-5 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/929994