13S053NM - Neuralne mreže

Specifikacija predmeta
Naziv		Neuralne mreže
Akronim		13S053NM
Studijski program		Softversko inženjerstvo
Modul
Tip studija		osnovne akademske studije
Nastavnik (predavač)		prof. dr Goran Kvaščev prof. dr Aleksandar Rakić
Nastavnik/saradnik (vežbe)		as. ms Marija Novičić, dipl. inž. el. i rač. doc. dr Sanja Vujnović as. Aleksa Stojić, dipl. inž. el. i rač. prof. dr Aleksandar Rakić
Nastavnik/saradnik (DON)		prof. dr Aleksandar Rakić as. ms Marija Novičić, dipl. inž. el. i rač.
Broj ESPB		6.0	Status predmeta	izborni
Uslovljnost drugim predmetima		nema
Ciljevi izučavanja predmeta		Upoznavanje studenata sa osnovnim konceptima neuralnih mreža, različitim arhitekturama, sposobnostima učenja neuralnih mreža itd. Osposobljavanje studenata da samostalno projektuju neuralne mreže za inženjerske aplikacije, digitalnu obradu signala, telekomunikacije itd.
Ishodi učenja (stečena znanja)		Studenti će biti sposobni da samostalno analiziraju i sintetizuju različite tipove neuralnih mreža koje se primenjuju u mnogim oblastima inženjerstva. Takođe će naučiti da primenjuju različite algoritme za učenje i obučavanje neuralnih mreža i implementaciju istih korišćenjem programskog paketa Matlab.
Sadržaj predmeta
Link ka stranici predmeta		https://automatika.etf.bg.edu.rs/sr/13s053nm
Link ka predavanjima		https://teams.microsoft.com/l/team/19%3aSZsy3LsWD3dmzKnEF1GBMorss1mQuE8Nf_QcpHv8Vho1%40thread.tacv2/conversations?groupId=33f1afdb-ca8e-4f81-961d-d97d24c77519&tenantId=1774ef2e-9c62-478a-8d3a-fd2a495547ba
Sadržaj teorijske nastave		Pregled istorije neuralnih mreža i arhitektura, obučavanje, generalnizacija i inicijalizacija neuralnih mreža. Osobine konvergencije algoritama. Nelinearno modelovanje dinamičke crne kutije. Klasifikacija i klasterizacija sa neuralnim mrežama. Kohonenove i Hopfildove neuralne mreže.
Sadržaj praktične nastave		Vežbe na računarima uz demonstracije algoritama za obučavanje i dizajn neuralnih mreža. Rešavanje praktičnih problema iz različitih oblasti inženjerstva uz pomoć neuralnim mreža korišćenjem programskog paketa Matlab odnosno tulboksa Neuralne mreže.
Literatura
Neural Fuzzy Systems: A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems, Chin-Teng Lin, C. S. George Lee, Prentice Hall, 1996 Neural Networks: A Comprehensive Foundation, 2nd edition. Simon Haykin, Prentice Hall, 1998 Neural Networks for Pattern Recognition, Christopher Bishop, Oxford University Press, 2000 Handbook of Neural Network Signal Processing, Ed. by Yu Hen Hu and Jenq-Neng Hwang, CRC Press, 2002
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja	Vežbe	DON	Studijski i istraživački rad	Ostali časovi
2	2	1
Metode izvođenja nastave		Predavanja, vežbe na računarima
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze		Poena	Završni ispit	Poena
Aktivnosti u toku predavanja		0	Pismeni ispit	40
Praktična nastava		0	Usmeni ispit	0
Projekti
Kolokvijumi		40
Seminari		20