Інфопакет

Нейронні мережі

3.2.1.5

Вибіркова дисципліна для ОП

Другий

2023/2024

3 Семестр

5

ПРН1. Формулювати, аналізувати та синтезувати рішення науково-практичних проблем ПРН8. Збирати, обробляти та аналізувати статистичні дані, науково-аналітичні матеріали, необхідні для вирішення комплексних економічних завдань ПНР10. Застосовувати сучасні інформаційні технології та спеціалізоване програмне забезпечення у соціально-економічних дослідженнях та в управлінні соціально-економічними системами ПРН15. Планувати і виконувати наукові та/або прикладні дослідження, робити обґрунтовані висновки за результатами досліджень, презентувати результати, аргументувати свою думку

Очна форма

1. Знати: теорію методів статистичного аналізу (дисципліни: Статистика, Статистика для економістів). 2. Володіти: методами програмування (дисципліни: Основи програмування, програмування, Piton та інші).

Програма навчальної дисципліни складається з одного модуля: Нейронні мережі та їх можливості. Нейронні мережа прямого поширення , алгоритм Backpropagation, Convolutional neural network, рекурентні нейронні мережі, мережа Кохонена, Псевдо-інверсна асоціативна нейронна мережа, підготовка даних для нейронних мереж, приклади застосування нейронних мереж для класифікації зображень, звукових сигналів, цифрових сигналів, Natural language processing.

1. М.А. Новотарський, Б.Б. Нестеренко Штучні нейронні мережі: Обчислення / -Ін-т Математики НАН України. Київ. 2004. 407с.

Мета дисципліни – є оволодіння базовими методами роботи з нейронними мережами. Навчальна задача курсу полягає у вивченні основних типів і можливостей нейронних мереж.

Форми оцінювання студентів: - семестрове оцінювання 75 балів максимум / 45 балів мінімум: 1. Участь у роботі на лабораторних заняттях (виступи, виконання практичних вправ) – 15 балів / 9 балів 2. 2 контрольні роботи – кожна по 20 балів/ 12 балів 3. Виконання самостійної роботи - 20 балів / 12 балів - підсумкове оцінювання у формі заліку

українська