Курс лекций предназначен для студентов технических специальностей с
целью ознакомления с современными технологиями, основанных на
знаниях и используемых для решения интеллектуальных задач.
Интеллектуальные системы рекламируються как предвестники будущего в вычислениях, что не требует традиционных навыков программиста. Появилась лавина статей, рекламирующих широкий ассортимент программных и аппаратных разработок с уникальными требованиями и специфическими примерами. Основной задачей разработчиков и пользователей технологий, использующих машинный интеллект являются эффективные алгоритмы обучения и расширение круга решаемых задач.
Содержание:
1. Перспективные исследования и разработки интеллектуальных систем
2. Технологии интеллектуальных вычислений - состояние проблемы, новые решения
3. Основные модели и методы технологий интеллектуальных вычислений
4. Процесс нахождения нового знания
5. Исскуственные нейронные сети
6. Детальное описание компонентов и работи нейронных сетей
7. Классификация известных нейросетей по основним категориям применения
Перцептрон Розенблатта
Нейросеть обратного распространения погрешности
Delta Bar Delta
Extended Delta Bar Delta
Направленный случайный поиск
Нейронная сеть высшего порядка или функционально-связанная нейронная сеть
Сеть Кохонена
Квантование обучающего вектора
Сеть встречного распространения Counter Рropagation
Вероятностная нейронная сеть
Сеть Хопфилда
Машина Больцмана
Сеть Хемминга
Двухнаправленная ассоциативная память
Сеть адаптивной резонансной теории
8. Нейросети в задачах отображения
9. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий
10. Популярно про генетические алгоритмы
11. Нечеткая логика
Интеллектуальные системы рекламируються как предвестники будущего в вычислениях, что не требует традиционных навыков программиста. Появилась лавина статей, рекламирующих широкий ассортимент программных и аппаратных разработок с уникальными требованиями и специфическими примерами. Основной задачей разработчиков и пользователей технологий, использующих машинный интеллект являются эффективные алгоритмы обучения и расширение круга решаемых задач.
Содержание:
1. Перспективные исследования и разработки интеллектуальных систем
2. Технологии интеллектуальных вычислений - состояние проблемы, новые решения
3. Основные модели и методы технологий интеллектуальных вычислений
4. Процесс нахождения нового знания
5. Исскуственные нейронные сети
6. Детальное описание компонентов и работи нейронных сетей
7. Классификация известных нейросетей по основним категориям применения
Перцептрон Розенблатта
Нейросеть обратного распространения погрешности
Delta Bar Delta
Extended Delta Bar Delta
Направленный случайный поиск
Нейронная сеть высшего порядка или функционально-связанная нейронная сеть
Сеть Кохонена
Квантование обучающего вектора
Сеть встречного распространения Counter Рropagation
Вероятностная нейронная сеть
Сеть Хопфилда
Машина Больцмана
Сеть Хемминга
Двухнаправленная ассоциативная память
Сеть адаптивной резонансной теории
8. Нейросети в задачах отображения
9. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий
10. Популярно про генетические алгоритмы
11. Нечеткая логика