Нейромережі та нейрообчислення

Освітня програма: Інформатика (перший (бакалаврський) рівень вищої освіти)

Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики

Назва дисципліни
Нейромережі та нейрообчислення
Код дисципліни
ДВС.3.08
Тип модуля
Вибіркова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Перший
Рік навчання
2022/2023
Семестр / Триместр
8 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
4
Результати навчання
ПРН16. Виконувати паралельні та розподілені обчислення, застосовувати чисельні методи та алгоритми для паралельних структур, мови паралельного програмування при розробці та експлуатації паралельного та розподіленого програмного забезпечення. ПРН20.3. Знати засоби реалізації мультипроцесних обчислень.
Форма навчання
Попередні умови та додаткові вимоги
Знати: дискретну математику, теорію ймовірностей, математичну статистику, аналіз даних, інтелектуальну обробку даних та основи програмування в об’ємі стандартних університетських курсів. Вміти: застосовувати знання з вказаних вище дисциплін до розв’язання задач. Володіти елементарними навичками: роботи з комп’ютером
Зміст навчальної дисципліни
Дисципліна є вибірковою компонентою ОП підготовки фахівців за першим (бакалаврським) рівнем вищої освіти галузі знань 12 «Інформаційні технології» зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки», освітньо-професійної програми «Інформатика», вибірковий блок «Інформаційні технології та системи». Викладається в 8-му семестрі, обсяг 120 год. (4 кредити ECTS), з них лекції – 40 год., консультації – 2 год., самостійна робота – 78 год. В результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен: знати основні поняття біологічних та штучних нейронних мереж, методи та алгоритми навчання нейронних мереж, принципи їх реалізації мовами програмування, застосування в прикладних задачах. вміти застосовувати на практиці методи та алгоритми навчання штучних нейронних мереж, розв’язувати навчальні та практичні задачі, обґрунтовувати власний погляд на розв’язання задачі, спілкуватися з колегами з питань програмування, складати звіти з розв’язання задач. Дисципліна використовує поняття з дискретної математики, теорії ймовірностей та математичної статистики, принципи програмування, інтелектуальної обробки даних.
Рекомендована та необхідна література
Основні 1. Анисимов А.В. Информатика. Творчество. Рекурсия. – К.: Наукова думка, 1988. – 224 с. 2. Амосов Н.М. Алгоритмы разума. — К.: Наукова думка, 1979. — 223 с. 3. Е.В. Бодянский, О.Г.Руденко. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения. – Харьков, 2004. 4. Субботін С. О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей : монографія / С. О. Субботін, А. О. Олійник, О. О. Олійник ; під заг. ред. С. О. Субботіна. – Запоріжжя : ЗНТУ, 2009. – 375 с. 5. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание. – М.: Изд-во “Вильямс”. – 2006. – 1104 c. 6. Рутковская Д., Пилинський М., Рутковский Л. Нейтронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Изд-во “Горячая линия-Телеком”. – 2006. – 384 c. 7. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП ПараГраф. – 1990. – 152 c. ..
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, консультації, самостійна робота
Методи та критерії оцінювання
- семестрове оцінювання: Восьмий семестр 1. Контрольна робота 1: РН1.1, РН1.2, РН2.1, РН2.2 – 20 б./12 б. 2. Контрольна робота 2: РН1.1, РН1.2, РН2.1, РН2.2 – 20 б./12 б. 3. Поточне оцінювання: РН1.1, РН1.2, РН2.1, РН2.2, РН3.1, РН4.1, РН4.2 – 20 б./12 б. - підсумкове оцінювання (у формі екзамену): - максимальна кількість балів які можуть бути отримані студентом: 40; - результати навчання, які оцінюються: PH1.1, PH1.2, PH2.1, PH3.1; - форма проведення: письмова робота; - види завдань: задача (40%), теоретичне питання (60%). Студент допускається до іспиту, якщо в семестрі набрав не менше ніж 36 балів. Для отримання загальної позитивної оцінки з дисципліни оцінка за іспит має бути не менше 24 балів.
Мова викладання
Українська

Викладачі

Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни