Navigacija

DS2NM - Neuralne mreže

Specifikacija predmeta
Naziv Neuralne mreže
Akronim DS2NM
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul modul Upravljanje sistemima i obrada signala
Tip studija doktorske akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
    Nastavnik/saradnik (DON)
      Broj ESPB 9.0 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...
      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
      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
      Literatura
      1. Neural Networks: A Comprehensive Foundation, 2nd edition. Simon Haykin, Prentice Hall, 1998
      2. Neural Networks for Pattern Recognition, Christopher Bishop, Oxford University Press, 2000.
      3. Handbook of Neural Network Signal Processing, Ed. by Yu Hen Hu and Jenq-Neng Hwang, CRC Press, 2002.
      4. C. Bishop, Neural networks and pattern recognition, Prentice Hall, 2000
      5. S: Haykin, Neural networks, Prentice Hall, 1998.
      Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
      Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
      6
      Metode izvođenja nastave predavanja i auditorne vežbe
      Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
      Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
      Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 70
      Praktična nastava 0 Usmeni ispit 0
      Projekti 0
      Kolokvijumi 30
      Seminari 0