Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Sieci neuronowe
Koordynator przedmiotu:
Prof. dr hab. Robert Kosiński robert.kosinski@pw.edu.pl
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia I stopnia
Program:
Fizyka Techniczna
Grupa przedmiotów:
Obowiązkowe
Kod przedmiotu:
1050-FT000-ISP-6SNU
Semestr nominalny:
6 / rok ak. 2020/2021
Liczba punktów ECTS:
3
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
1. godziny kontaktowe – 43 h; w tym a) obecność na wykładach – 28 h b) obecność na kolokwiach – 2h c) obecność na egzaminie – 3 h d) uczestniczenie w konsultacjach – 10 h 2. praca własna studenta – 32 h; w tym a) przygotowanie do kolokwiów – 6 h b) przygotowanie do egzaminu – 12h b) zapoznanie się z literaturą – 14 h Razem w semestrze 75 h, co odpowiada 3 pkt. ECTS
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
1. obecność na wykładach – 28 h 2. obecność na kolokwiach – 2h 3. obecność na egzaminie – 3 h 4. uczestniczenie w konsultacjach – 10 h Razem w semestrze 43 h, co odpowiada 1,72 pkt. ECTS
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
Razem w semestrze 0 h, co odpowiada 0 pkt. ECTS
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium0h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Fizyka statystyczna i termodynamika
Limit liczby studentów:
-
Cel przedmiotu:
Wprowadzenie do budowy i działania mózgu, przykłady zastosowań szt. sieci neuronowych. Najważniejsze rodzaje sztucznych sieci neuronowych - ich struktura, uczenie i działanie.
Treści kształcenia:
Wykład: 1. Informacje o rozwoju prac nad sztucznymi sieciami neuronowymi i ich zastosowaniami (2h) 2. Właściwości mózgu człowieka i jego działanie (3h) 3. Modelowanie układów neuronowych (modele neuronu, neuron bez szumu i z szumem, potencjał czynnościowy (3h) 4. Sieć Hopfielda (założenia, reguła Hebba, działanie sieci, zastosowania –rozpoznawanie obrazów (3h) 5. Pojemność pamięciowa sieci neuronowych (kryteria, pojemność sieci biologicznych (1h), 6. Pojemność pamięciowa sieci Hopfielda - obliczenia w granicy termodynamicznej, stabilność zapamiętanych wzorców. (3h) 7.Sieci z rozrzedzonymi połączeniami synaptycznymi (2h) 8. Układy neuronowe a układy magnetyczne (teoria pola średniego dla ferromagnetyków i sieci Hopfielda (2h) 9.Szkła spinowe – elementy teorii Sherringtona-Kirkpatricka). (2h) 10. Sieci komórkowe (struktura, działanie, zastosowania). (2h) 11. zaawansowane rozpoznawanie obrazów (przykład: neuronowy system bezpieczeństwa dla robota przemysłowego). (2h) , 12. Perceptrony wielowarstwowe (struktura, uczenie sieci - algorytm propagacji wstecznej, zastosowania). (3h) 13. Nowe rodzaje sieci. Porównanie możliwości naturalnych i sztucznych sieci neuronowych. Nierozwiązane problemy działania mózgu (istota świadomości, umiejętność heurystycznego rozwiązywania problemów i generalizacji). (2h)
Metody oceny:
2 kolokwia w trakcie semestru, każde oceniane w skali 0-10 pkt. Warunkiem dopuszczenia do egzaminu jest uzyskanie co najmniej 10 pkt łącznie z obu kolokwiów. Egzamin oceniany w skali 0-10 pkt. Ocena łączna z przedmiotu wg skali 0-30 pkt.
Egzamin:
tak
Literatura:
1. R. Kosiński, Sztuczne sieci neuronowe, WNT, 2002, 2004, 2007, 2015 2. J. Hertz, A.Krogh, R.Palmer; Wstęp do teorii obliczeń neuronowych, WNT, Warszawa, 2001 3. B. Muller, et. al. Neural networks, Springer 2005 4. P. Peretto, An introduction to the modeling of neural networks, Springer, 1999
Witryna www przedmiotu:
-
Uwagi:

Efekty uczenia się