Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024
UPOZORNĚNÍ: Jsou dostupné studijní plány pro následující akademický rok.

Neuronové sítě a jejich aplikace 1

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
01NEUR1 ZK 2 2+0 česky
Garant předmětu:
František Hakl
Přednášející:
František Hakl, Martin Holeňa
Cvičící:
Předmět zajišťuje:
katedra matematiky
Anotace:

Klíčová slova:

Neuronové sítě, separace dat, approximace funkcí, učení s učitelem.

Požadavky:
Osnova přednášek:

1.Základní koncepty umělých neuronových sítí.

2.Nejběžňejší typy umělých neuronových sítí.

3.Základní numerické metody učení neuronových sítí.

4.Metody optimalizace návrhu architektur neuronových sítí.

5.Přehled základních typů úloh řešených neuronovými sítěmi.

6.Práce s umělými neuronovými sítěmi ve vývojovém prostředí Matlab a ROOT.

Osnova cvičení:
Cíle studia:

Znalosti:

Základní pojmy, vlastnosti a využití modelů umělých neuronových sítí.

Schopnosti:

Orientace v dané problematice, schopnost používání modelů umělých neuronových sítí pro řešení praktických úloh z oblasti aproximace funkci, separace množin a predikce časových řad.

Studijní materiály:

Literatura povinná:

[1] R. Rojas. Neural Networks ? A Systematic Introduction. Springer. 1991

Literatura doporučená:

[2] B.D. Ripley. Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press. 1996

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 27. 3. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet5357706.html