- Nazwa przedmiotu:
- Sieci Neuronowe
- Koordynator przedmiotu:
- Dr inż. Cezary Rzymkowski
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia I stopnia
- Program:
- Automatyka i Robotyka
- Grupa przedmiotów:
- Wspólne
- Kod przedmiotu:
- NK385
- Semestr nominalny:
- 3 / rok ak. 2009/2010
- Liczba punktów ECTS:
- 3
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład30h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium0h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Brak specjalnych wymagań — wykład powinien być zrozumiały dla każdego studenta polskich uczelni technicznych.
- Limit liczby studentów:
- Cel przedmiotu:
- Zapoznanie studentów z istotnymi cechami sztucznych sieci neuronowych, z podstawami algorytmów wykorzystywanych w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych oraz z przykładami zastosowań praktycznych ze wskazaniem zalet i ograniczeń.
- Treści kształcenia:
- • Wprowadzenie — podstawowe idee, historia, zastosowania • Sieci neuronowe liniowe i nieliniowe. Sieci wielowarstwowe. Sieci typu CP i Hopfielda. • Zasady i algorytmy procesu uczenia sieci różnych typów, dynamika procesu uczenia. • Algorytmy genetyczne. • Metody sztucznej inteligencji. • Przykłady zastosowań — agregacja (klasteryzacja) informacji, analiza (rozpoznawanie) obrazów, układy decyzyjne, układy sterowania.
- Metody oceny:
- Na podstawie sprawdzianów organizowanych w czasie semestru.
- Egzamin:
- Literatura:
- Zalecana literatura: • Ryszard Tadeusiewicz, Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1998. Dodatkowe literatura: • M. Nørgaard, O. Ravn, N.K. Poulsen and L.K. Hansen, Neural Networks for Modelling and Control of Dynamic Systems, Springer, 2003. • J.A. Freeman, Neural Networks with Mathematica, Addison-Wesley Publishing Company, 1994. • Materiały dostarczane/wskazane (np. w postaci adresu http://...) przez wykładowcę.
- Witryna www przedmiotu:
- Uwagi:
Efekty uczenia się