|
|
|
||
Poslední úprava: T_KSI (15.04.2003)
|
|
||
Poslední úprava: T_KTI (23.05.2008)
Naučit další metody a techniky implementace základních modelů neuronových sítí |
|
||
Poslední úprava: RNDr. Petr Božovský, CSc. (16.10.2017)
Podmínkou pro udělení zápočtu je úspěšná prezentace fungujících programů pro úlohy, které jsou v předmětu probírány. Tyto programy musí být vlastním dílem studenta s případným využitím vhodných frameworků, jejichž použití podléhá schválení vyučujícím.
Nedílnou součástí zápočtu je i dostatečná účast na semináři, kde probíhá rozbor úloh a průběžná diskuze. |
|
||
Poslední úprava: G_I (28.05.2004)
Beale R.: Neural Computing - An Introduction. Adam Hilger, Bristol, 1990 Goles E.: Lyapunov functions associated to automata networks, in Automata networks in computer science, Princeton University Press, 1987 Tank D., Hopfield J.: Simple "Neural" Optimization Networks, IEEE TCS CAS-33, pp.533-541, 1986 |
|
||
Poslední úprava: RNDr. Petr Božovský, CSc. (16.10.2017)
Zkouška probíhá ústní formou. Student má možnost si připravit v rámci zkoušky písemné poznámky, ze kterých v průběhu ústní zkoušky vychází.
Požadavky u zkoušky odpovídají sylabu předmětu v rozsahu, který byl prezentován na přednášce. |
|
||
Poslední úprava: T_KSI (15.04.2003)
Metody a techniky implementace základních modelů neuronových sítí. Backpropagation. Zvyšování efektivity modelů, příbuzné a odvozené modely. Volba modelu, topologie a velikosti sítě. Adaptivní strategie optimalizace sítí. Cvičení je zaměřeno na praktické realizace vybraných aplikací. |