13М054НМ - Неуралне мреже и системи за обраду сигнала
| Спецификација предмета | ||||
|---|---|---|---|---|
| Назив | Неуралне мреже и системи за обраду сигнала | |||
| Акроним | 13М054НМ | |||
| Студијски програм | Електротехника и рачунарство | |||
| Модул | модул Аудио и видео технологије, модул Биомедицински и еколошки инжењеринг, модул Електроенергетски системи Смер - Мреже и системи, модул Електроенергетски системи Смер - Обновљиви извори енергије, модул Електроенергетски системи Смер - Постројења и опрема, модул Електроника и дигитални системи, модул Енергетска ефикасност, модул Информационо комуникационе технологије, модул Микроталасна техника, модул Наноелектроника и фотоника, модул Примењена математика, модул Рачунарска техника и информатика, модул Сигнали и системи, модул Софтверско инжењерство | |||
| Тип студија | мастер академске студије | |||
| Наставник (предавач) | ||||
| Наставник/сарадник (вежбе) | ||||
| Наставник/сарадник (ДОН) | ||||
| Број ЕСПБ | 6.0 | Статус предмета | изборни | |
| Условљност другим предметима | нема | |||
| Циљеви изучавања предмета | Упознавање студената са концептима неуралних мрежа и fuzzy логичких система. Представљање различитих архитектура, метода пројектовања, подешавања и имплементације. Упознавање са применама у домену обраде сигнала. | |||
| Исходи учења (стечена знања) | Студенти ће бити способни да самостално анализирају и синтетизују различите типове неуралних мрежа и fuzzy логичких система за различите инжењерске апликације, са посебним освртом на обраду сигнала. Такође ће научити да развијају и имплементирају такве системе користећи савремена програмска окружења (Matlab и Python). | |||
| Садржај предмета | ||||
| Линк ка страници предмета | https://automatika.etf.bg.ac.rs/sr/13m054nm | |||
| Садржај теоријске наставе | Развој неуралних мрежа, архитектура и проблеми. Класификација и груписање. Динамичке мреже. Дубоке мреже. Конволуционе мреже. LSTM. Концепти fuzzy логике. Мамданијев и Сугенов модел машине. Пројектовање и подешавање fuzzy система. Напредне технике и синергија неуралних мрежа и fuzzy логике. Различити аспекти примене у обради сигнала. | |||
| Садржај практичне наставе | Вежбе на рачунарима за пројектовање и анализу неуралних мрежа и fuzzy логике. Решавање практичних проблема из различитих области инжењерства коришћењем савремених програмских окружења (Матлаб и Python). | |||
| Литература | ||||
| ||||
| Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године | ||||
| Предавања | Вежбе | ДОН | Студијски и истраживачки рад | Остали часови |
| 3 | 1 | 1 | ||
| Методе извођења наставе | Предавања, вежбе на рачунарима | |||
| Оцена знања (максимални број поена 100) | ||||
| Предиспитне обавезе | Поена | Завршни испит | Поена | |
| Активности у току предавања | 0 | Писмени испит | 30 | |
| Практична настава | 0 | Усмени испит | 0 | |
| Пројекти | 40 | |||
| Колоквијуми | 30 | |||
| Семинари | 0 | |||