04-01-76 Демчук, О. С. (2019) Робоча програма навчальної дисципліни «Нейронні мережі та нейро-нечіткі технології» для здобувачів вищої освіти першого (бакалаврського) рівня, які навчаються за освітньо-професійною програмою «Інтернет речей» спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» зі скороченим терміном навчання. Program of the Discipline Neural Networks and Neuro-Fuzzy Technologies specialty 121 Software Engineering. [Робочі програми]

Text 04-01-76 (1).pdf Download(675kB)

Анотація

Дана програма розрахована на студентів 1-го курсу спеціальності 121―Інженерія програмного забезпечення‖, що навчаються за освітньо-професійною програмою «Інтернет речей» зі скороченим терміном навчання. Розглядається будова та функції штучного нейрона, типи функції активації. Вивчаються різні моделі нейронних мереж та специфічні алгоритми їх навчання, а також приклади задач, які розв’язуються з використанням даних мереж. Розглядаються основи теорії нечітких множин, методи нечіткої логіки, етапи побудови нечіткого логічного висновку. Вивчаються принципи побудови і структура систем нечіткого керування, приклади нечітких алгоритмів. Проводиться огляд і класифікація нейро-нечітких технологій. Вивчається градієнтний метод навчання нейро-нечітких мереж Мамдані, Такагі-Сугено-Канга та ін. Курс нейронних мереж та нейро-нечітких технологій є необхідним елементом у підготовці кваліфікованих фахівців у галузі інженерії програмного забезпечення. This program is designed for students of the 1st year of specialty 121 "Software Engineering", who study under the educational and professional program "Internet of Things" with a shortened term of study. The structure and functions of an artificial neuron, types of activation functions are considered. We study various models of neural networks and specific algorithms for their training, as well as examples of tasks that are solved using these networks. The foundations of the theory of fuzzy sets, methods of fuzzy logic and the stages of constructing a fuzzy inference are considered. The principles of construction and the structure of fuzzy control systems, examples of fuzzy algorithms are studied. A review and classification of neuro-fuzzy technologies is carried out. We study the gradient method of training the neuro-fuzzy networks of Mamdani, Takagi-Sugeno-Kang, etc. The course of neural networks and neuro-fuzzy technologies is a necessary element in the training of qualified specialists in the field of software engineering

Перегляд елементу

Завантажень