SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Neural and neuro-fuzzy networks |
Kod przedmiotu | 11.3-WE-INFD-NaN-fN-Er |
Wydział | Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki |
Kierunek | WIEiA - oferta ERASMUS / Informatyka |
Profil | - |
Rodzaj studiów | Program Erasmus drugiego stopnia |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2018/2019 |
Semestr | 2 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 6 |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | angielski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 30 | 2 | - | - | Egzamin |
Laboratorium | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Feedforward neural networks. Fundamentals of multilayer neural networks. Backpropagation algorithm for neural network learning. Issues and limitations of gradient descent learning algorithms. Adaptive learning rate. Momentum. Review of advanced learning algorithms. Sample applications of neural networks.
Recurrent neural networks. Dynamic-feedback neural networks. Locally recurrent globally feedforward networks. Learning algorithms for feedback neural networks. Hopfield neural network. Learning algorithms for Hopfield neural network.
Self-organizing neural networks. Kohonen self-organizing feature maps. Competitive learning. Algorithm of neural gas. Sample applications of the Kohonen network.
Deep learning. Convolutional neural network. Restricted Boltzman Machine. Deep Belief Networks. Autoencoders. Fast deep learning with GPU computations.
Neuro-fuzzy systems. Fuzzy sets and fuzzy logic. Operations on fuzzy sets. Fuzzy inference. Fuzzy rules. Mamdani and Takagi-Sugeno neuro-fuzzy systems. Gradient descent based learning algorithm for neuro-fuzzy systems.
Lecture, teaching laboratory classes.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Lecture - the passing criterion is a sufficient mark from the final test.
Laboratory - the passing criterion are positive marks for laboratory exercises and tests.
Final mark components = lecture: 50% + teaching laboratory: 50%
Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Marek Kowal, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 27-03-2018 18:09)