Придбаний Искусственные нейронные сети. Практикум [Владислав Цехановский, Наталия Жукова и др.]

[Gadzhi]

Искусственные нейронные сети. Практикум [Владислав Цехановский, Наталия Жукова и др.]



Представленный материал направлен на освоение практических навыков применения искусственных нейронных сетей и является продолжением учебника "Искусственные нейронные сети", в котором изложены теоретические вопросы. Комплекс групповых и практических занятий реализован на единой инструментальной среде MATLAB, охватывет все аспекты современной теории искусственных нейронных сетей, содержит набор индивидуальных заданий и примеров их выполнения, базируется на единой методической основе.

Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.

Для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлениям "Прикладная математика и информатика" и "Информатика и вычислительная техника".

Спойлер: Информация

Введение
Раздел I ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ИЗУЧЕНИЯ И РАЗРАБОТКИ МОДЕЛЕЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХСИСТЕМ

1. ГРУППОВОЕ ЗАНЯТИЕ. ЗНАКОМСТВО С МАТЕМАТИЧЕСКИМ ПАКЕТОМ MATLAB
2. ГРУППОВОЕ ЗАНЯТИЕ. ОСНОВЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ В MATLAB

Раздел II ВВЕДЕНИЕ В НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ

1. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. МОДЕЛЬ ИСКУССТВЕННОГО НЕЙРОНА
2. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. СОЗДАНИЕ И ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В GUI MATLAB
3. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. СОЗДАНИЕ И ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В КОМАНДНОМ ОКНЕ MATLAB
4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. МОДИФИКАЦИИ МЕТОДА ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОШИБОК

Раздел III ОСНОВНЫЕ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ

1. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ПРИМЕНЕНИЕ РАДИАЛЬНО-БАЗИСНЫХ СЕТЕЙ
2. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ОБУЧЕНИЕ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ПРИМЕРЕ DLT MATLAB
3. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. СЕТИ КОХОНЕНА

Раздел IV ПЕРСЕПТРОН И АЛГОРИТМ ЕГО ОБУЧЕНИЯ

1. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. СОЗДАНИЕ И ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В NNTOOL MATLAB
2. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ПЕРСЕПТРОН И ЕГО ОБУЧЕНИЕ

Раздел V МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

1. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ОБУЧЕНИЕ ЛИНЕЙНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
2. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ГРАДИЕНТНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБУЧЕНИЯ
3. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. РАДИАЛЬНО-БАЗИСНЫЕ СЕТИ ОБЩЕГО ВИДА
4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОЭМУЛЯТОРОВ. РАБОТА С МЕНЕДЖЕРОМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ NNTOOLS MATLAB

Раздел VI ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ

1. ГРУППОВОЕ ЗАНЯТИЕ. ИЗУЧЕНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ GENETIC ALGORITHM TOOLBOX MATLAB
2. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ПРИМЕНЕНИЕ ППП GENETIC ALGORITHM TOOLBOX MATLAB ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ

Раздел VII НЕЧЕТКИЕ МЕТОДЫ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

1. ГРУППОВОЕ ЗАНЯТИЕ. ФУНКЦИИ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ В FUZZY LOGIC TOOLBOX MATLAB И ОПЕРАЦИИ НАД НЕЧЕТКИМИ МНОЖЕСТВАМИ
2. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМ НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА В FUZZY LOGIC TOOLBOX MATLAB
3. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ НЕЙРО-НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА В FUZZY LOGIC TOOLBOX MATLAB

Раздел VIII РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ И ГИБРИДНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

1. ГРУППОВОЕ ЗАНЯТИЕ. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ЯЗЫКА CLIPS ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ, ОСНОВАННЫХ НА ПРОДУКЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
2. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. РАЗРАБОТКА БАЗЫ ЗНАНИЙ ЭС В CLIPS НА ПРИМЕРЕ

Библиографический список
Приложение. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ И СПРАВОЧНЫЙ МАТЕРИАЛ ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ В MATLAB

Книга Владислава Владимировича Цехановского, Наталии Александровны Жуковой и др.
Авторы: Цехановский В.В., под ред., Бутырский Е.Ю., Жукова Н.А., Мельников В.Б., Жангиров Т.Р., Цехановский В.В.
Издательство: КноРус
Год издания: 2024

Формат: pdf
Цена: 2100 руб
https://www.litres.ru/book/vitaliy-borisovich-m/iskusstvennye-neyronnye-seti-praktikum-bakalavriat-ma-69576676