DID305 Ievads mākslīgos neironu tīklos

Kods DID305
Nosaukums Ievads mākslīgos neironu tīklos
Statuss Obligātais/Obligātais izvēles; Brīvās izvēles
Līmenis un tips Pamatstudiju, Akadēmiskais
Tematiskā joma Datorika
Struktūrvienība Modelēšanas un imitācijas katedra
Mācībspēks Jurijs Čižovs, Arita Takahaši
Kredītpunkti 2.0 (3.0 ECTS)
Daļas 1
Anotācija Mākslīgo neironu tīklu arhitektūra un elementi. Perceptrons. Adaptēšanas procedūras. Mākslīgo neironu sistēmu tehnoloģijas attīstība. Apmācības metodes vienslāņu un daudzslāņu tīklos. Optimizācijas un prognozēšanas uzdevumi. Programmatūra. Neiroskaitļošana: algoritmi un pielietošana. Komerciāli produkti mākslīgo neironu sistēmu projektēšanai. Mākslīgo neironu sistēmu pielietošana. Klasteranalīze. Klasifikācija..
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs
Mērķis – sniegt studentiem priekšstatus par mākslīgajiem neironu tīkliem. Panākt, lai studenti saprot mākslīgo neironu tīklu darbības principus un spēj pielietot neironu apmācības algoritmus dažādu uzdevumu risināšanā., kā arī spēj izprast un interpretēt neironu tīklu apmācībā iegūtos rezultātus.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana
Spēj definēt un lietot profesionālo terminoloģiju. - Sekmīgi izpildīts tests.
Spēj pielietot un izskaidrot bipolāru diskrētu perceptronu klasifikācijas uzdevumā ar 2 klasēm. - Sekmīga 1.laboratorijas darba izstrādāšana un aizstāvēšana, kuras laikā: 1) students paskaidro algoritmu pie net=0; 2) students spēj interpretēt korekciju skaita atkarību no iterāciju skaita un to skaita izmaiņas; 3) students spēj interpretēt apmācītā neirona atbildes uz viņa izvēlēto testa kopu.
Spēj pielietot un izskaidrot diskrētu bipolāru perceptronu izmantošanu daudzkategoriju klasifikācijas gadījumam. - Sekmīga 2.laboratorijas daba aizstāvēšana: 1)students paskaidro apmācāmās kopas objektu ietekmi uz apmācību; 2) Students spēj interpretēt apmācītā neironu tīkla atbildes;3) spēj izskaidrot , vai ir iespējams interpretēt situācijas, kad visi izejas neironi ir/nav ierosināti.
Spēj izvēlēties konkrētai problēmai piemērotu mākslīgo neironu sistēmu. - Ieskaites vai eksāmena laikā argumentēti pamato konkrētā neironu tīkla izvēli un interpretē apmācītā tīkla atbildes konkrētās problēmas risinājumam.
Priekšzināšanas Matemātika

Kursa apgūšanas cena klausītājam Pilna laika studijas
Klātiene
Nepilna laika studijas
Klātiene
Nepilna laika studijas
Neklātiene
Pieteikties uz šo kursu

[Kursa apraksts PDF formātā]