Infopaket

Artificial neural networks for applied physics problems

ОК 15

Обов’язкова дисципліна для ОП

Second

2024/2025

3 Semester

3

The master must know the basic models and methods of artificial neural networks; the back propagation method of neural network training; the Rosenblatt method of neural network training; the Widrow-Hoff method of neural network training; neural network training methods; Kohonen neural network; Hopfield neural network; classifier based on Hamming neural network. Classifier based on single-layer and multilayer neural networks.

Full-time form

To study the discipline "Artificial Neural Networks for Applied Physics Problems", successful mastering of the following courses is required: "Methodology and Organization of Scientific Research with the Fundamentals of Intellectual Property", "Applied Physics and Electronics", "Nanophysics and Nanotechnology".

The discipline "Artificial Neural Networks for Problems of Applied Physics" involves the study of the main types of neural networks, their elements, training methods and examples of applied application.

1. І.А. Терейковський, Д.А. Бушуєв, Л.О. Терейковська. Штучні нейронні мережі базові положення: навч. посібник. — Київ НТУУ КПІ ім. Ігоря Сікорського 2022, 123 с. 2. Л. М. Добровська, І. А. Добровська. Теорія та практика нейронних мереж: навч. посіб. – К.: НТУУ «КПІ» Вид-во «Політехніка», 2015. – 396 с. 3. Л. М. Добровська, І. А. Добровська Штучний інтелект. Основи теорії нейронних мереж: метод. вказівки до практ. занять для студ. спец. «Інформаційні управляючі системи та технології» міжуніверситетськ. медико-інженер. ф-ту. – Київ: НТУУ «КПІ», 2009. – 180 с.

Lectures, independent work, tests, credit assignments.

Summary assessment (in the form of a test): the form of the test is written-oral. In total, you can get from 0 to 40 points for the test. The condition for achieving a positive assessment for the discipline is to get at least 60 points.

Ukrainian