Neuronové sítě a výpočetní inteligence

Přednášející:

Jiří Bíla (gar.)

Cvičící:

Jiří Bíla (gar.)

Předmět zajišťuje:

katedra teoretické informatiky

Anotace:

Teoretické základy neuronovych sítí se zamerením na pokrocilá paradigmata a na vyuzití neuronovych sítí jako modelu pro analyzu dat a vytezování dat. Síte s dynamicky vytvárenou topologií behem ucení vyvíjenou na principech induktivního modelování a evolucními technikami a prírodou inspirovaná optimalizace.

Požadavky:

Osnova přednášek:

1. Teoretické základy umelych neuronovych sítí.

2. Neuronové síte pro klasifikaci a aproximaci.

3. Metody ucení (s ucitelem a bez ucitele), pokrocilé gradientní metody a evolucní ucící algoritmy.

4. Vyvoj topologie neuronové síte evolucními technikami, genetické programování.

5. Síte s komplexními vahami.

6. Pulsní neuronové síte.

7. Samoorganizace pro analyzu a dobyvání znalostí z dat.

8. Induktivní metody modelování, automatická konstrukce modelu metodami vypocetní inteligence.

9. Prírodou inspirované optimalizacní techniky.

10. Akcelerace vypoctu v oblasti neuronovych sítí.

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Seznámit studenty s teoretickymi základy a pokrocilymi metodami v oblasti neuronovych sítí , zejména v oblasti ucení, vyvoje topologie a tvorby modelu pro analyzu a vytezování dat.

Studijní materiály:

1. Simon Haykin: Neural Networks and Learning Machines. Third Edition. Prentice Hall. 2009. ISBN 978-0-13-147139-9.

2. Sundararajan, N., Saratchandran, P.: Parallel Architectures for Artificial Neural Networks. IEEE Computer Society Press, 1998. ISBN 0-8186-8399-6.

Poznámka:

Rozvrh na zimní semestr 2011/2012:

Rozvrh není připraven

Rozvrh na letní semestr 2011/2012:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Informatika (VO)