ФАКУЛЬТАТИВНЫЙ КУРС
для студентов МГУ им. М.В.Ломоносова

Курс подготовлен сотрудниками НИИЯФ МГУ под руководством проф. И.Г.Персианцева Курс рассчитан на студентов 2-5 курсов Продолжительность курса - 14 лекций, 11 семинаров (1 лекция и 1 практическое занятие в неделю в течение семестра). Возможность участия в практических занятиях не гарантируется, т.к. количество мест в компьютерном классе ограничено Чтение курса начнётся 21 февраля и закончится в конце мая Время проведения лекций и практических занятий - вечернее (после 5-й пары, с 19-00) по вторникам (лекции) и пятницам (практические занятия) Слушателями могут стать студенты, аспиранты и сотрудники любого факультета МГУ Лица, не имеющие отношения к МГУ, могут поступить на курсы повышения квалификации (КПК) на ту же тему, с выдачей удостоверения МГУ государственного образца о краткосрочном повышении квалификации Для участия необходимо зарегистрироваться. Место проведения занятий (на территории МГУ) будет сообщено записавшимся дополнительно

Программа лекций

Часть 1. Основные модели ИНС (3 лекции)
Модель нейрона. Обучение с учителем и без учителя. Многослойный персептрон. Рекуррентные сети. Ассоциативная память. Сеть Кохонена. Нейросеть с общей регрессией. Вероятностная нейросеть.

Часть 2. Основы предобработки данных (3 лекции)
Методы анализа данных, направленные на определение и уменьшение размерности задачи (анализ главных компонент, кластер-анализ, фрактальная размерность и пр.). Методы нелинейного преобразования входных данных, способствующие выделению отличительных свойств (вейвлет-анализ, нелинейный анализ главных компонент).

Часть 3. Метод группового учета аргументов, генетические алгоритмы (3 лекции)
Метод группового учета аргументов. Генетические алгоритмы. Генетическое программирование.

Часть 4. Дополнительные алгоритмы ИНС (2 лекции)
Нейронные сети Хопфилда. Алгоритмы построения ИНС оптимальной сложности. Методики комбинирования различных моделей ИНС. Иерархические системы. Экспертные советы. Гибридные методы. Генерация правил по обученным ИНС. Анализ важности входов.

Часть 5. Нечеткая логика (1 лекция)

Часть 6. Применение ИНС и ГА (2 лекции)
Основные области применимости ИНС и ГА. Практические приемы использования ИНС и ГА для решения задач спектроскопии, физики высоких энергий, микроэлектроники, физики плазмы, обработки сигналов и изображений. Решение обратных задач в физике с помощью ИНС и ГА.

План практических занятий

Часть 1. Основные модели ИНС (3 занятия)
Наглядная демонстрация основных нейросетевых алгоритмов. "Нейропрактикум".

Часть 2. Практическая работа с ИНС (3 занятия)
Нейросетевой пакет NeuroShell 2. Основные приемы работы. Решение практических задач.

Часть 3. Генетические алгоритмы (2 занятия)
Пакет генетических алгоритмов GeneHunter. Пакет построения моделей ChaosHunter. Решение практических задач.

Часть 4. Нейросетевые пакеты NeuroShell Series (1 занятие)
Пакеты NeuroShell Predictor и NeuroShell Classifier. Основные приемы работы.

Часть 5. Самостоятельная работа под руководством преподавателя (2 занятия)

Слушатели прошедших лекций могут ознакомиться со списком литературы к курсу, а также обратиться к нам за распечатками конспектов пропущенных лекций. Конспекты по электронной почте не высылаются и в электронном виде не распространяются.

Курс разработан под руководством профессора д.ф.-м.н. Персианцева Игоря Георгиевича
Занятия ведёт сотрудник Лаборатории адаптивных методов обработки данных НИИЯФ МГУ
с.н.с. к.ф.-м.н. Доленко Сергей Анатольевич

В разработке курса принимали участие:
профессор д.ф.-м.н. Персианцев Игорь Георгиевич
к.ф.-м.н. Орлов Юрий Всеволодович
м.н.с. Гужва Александр Георгиевич
Агапкин Олег Анатольевич

Зарегистрироваться

Страница изменена 24.02.12