Почетна

Информације о предмету

Спецификација предмета
Назив предмета Неуралне мреже
Акроним 13Д051НМ
Студијски програм Електротехника и рачунарство
Модул модул Управљање системима и обрада сигнала
Тип студија докторске академске студије
Наставник (за предавања) доц. др Горан Квашчев
Наставник/сарадник (за вежбе)
Наставник/сарадник (за ДОН)
Број ЕСПБ 9 Статус предмета изборни
Услов нема
Циљ предмета Упознавање студената са основним концептима неуралних мрежа, различитим архитектурама, способностима учења неуралних мрежа итд. Оспособљавање студената да самостално пројектују неуралне мреже за инжењерске апликације, дигиталну обраду сигнала, телекомуникације...
Исход предмета Студенти ће бити способни да самостално анализирају и синтетизују различите типове неуралних мрежа које се примењују у многим областима инжењерства. Такође ће научити да примењују различите алгоритме за учење и обучавање неуралних мрежа и имплементацију истих коришћењем програмског пакета Матлаб.
Садржај предмета
Садржај теоријске наставе Преглед историје неуралних мрежа и архитектура, обучавање, генералнизација и иницијализација неуралних мрежа. Особине конвергенције алгоритама. Нелинеарно моделовање динамичке црне кутије. Класификација и кластеризација са неуралним мрежама. Кохоненове и Хопфилдове неуралне мреже.
Садржај практичне наставе
Литература
1Neural Networks: A Comprehensive Foundation, 2nd edition. Simon Haykin, Prentice Hall, 1998, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, 2nd edition. Simon Haykin, Prentice Hall, 1998
2Neural Networks for Pattern Recognition, Christopher Bishop, Oxford University Press, 2000., Neural Networks for Pattern Recognition, Christopher Bishop, Oxford University Press, 2000.
3Handbook of Neural Network Signal Processing, Ed. by Yu Hen Hu and Jenq-Neng Hwang, CRC Press, 2002., Handbook of Neural Network Signal Processing, Ed. by Yu Hen Hu and Jenq-Neng Hwang, CRC Press, 2002.
4C. Bishop, Neural networks and pattern recognition, Prentice Hall, 2000, C. Bishop, Neural networks and pattern recognition, Prentice Hall, 2000
5S: Haykin, Neural networks, Prentice Hall, 1998., S: Haykin, Neural networks, Prentice Hall, 1998.
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
Предавања Вежбе ДОН Студијски и истраживачки рад Остали часови
6
Методе извођења наставе предавања и аудиторне вежбе
Оцена знања (максимални број поена 100)
Предиспитне обавезе Поена Завршни испит Поена
Активности у току предавања 0 Писмени испит 70
Практична настава 0 Усмени испит 0
Пројекти
Колоквијуми 30
Семинари 0