Umělé neuronové sítě, realizace a aplikace

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

ústav řídicí techniky a telematiky

Anotace:

Umělé neuronové sítě jako nástroj řešení úloh při zpracovávání nepřesných, neurčitých, neúplných či navzájem rozporných dat. Aplikace neuronových klasifikátorů, prediktorů, kompresorů, expandérů a dalších specializovaných funkčních bloků a systémů. Modely neuronů. Grossbergovy diferenciální rovnice, principy učení, vrstevnaté a Hopfieldovy sítě.

Požadavky:

Základní znalosti matematiky.

Osnova přednášek:

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Základní poznatky z oblasti teorie a aplikací neuronových sítí, přehled jejich struktur, učení a způsobu použití. Řešení informačních a řídících úloh v dopravě i jiných oborech pomocí neuronových sítí.

Studijní materiály:

Novák M., Kufufaki O., Moos P., Musílek P., Pelikán E., Šebesta V.: Umělé neuronové sítě, teorie a aplikace, Praha, C. H. Beck, 1998

Gupta, M. M.: Static and Dynamic Neural Network, Wiley & Sons, New Jersey, Canada, ISBN 0-471-21948-7, 2003

Poznámka:

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• BI nav.prez. 11/12 (povinně volitelný předmět)
• DS nav.prez. 11/12 (povinně volitelný předmět)
• ID nav.prez. 11/12 (povinně volitelný předmět)
• ME nav.prez. 11/12 (povinně volitelný předmět)
• PL nav.prez. 11/12 (povinně volitelný předmět)
• TR nav.prez. 11/12 (povinně volitelný předmět)