Научно-исследовательский семинар "Нейросетевые технологии"

Бакалавриат 2020/2021

Статус: Курс по выбору (Программная инженерия)

Направление: 09.03.04. Программная инженерия

Кто читает: Департамент программной инженерии

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Пантюхин Дмитрий Валерьевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 44

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Дисциплина НИС Нейросетевые технологии для студентов первого курса ставит своей целью ознакомить студентов с текущими достижениями в области нейронных сетей, теории и практике их применения. Рассматривается широкий круг различных типов нейронных сетей, методов их настройки (обучения) и применения для различных задач, начиная от распознавания изображений до задач криптографии. Рассматриваются аппаратные реализации нейронных сетей - нейрокомпьютеры, новая элементная база - мемристоры и многое другое. Дисциплина может служить основой для выполнения курсовых и дипломных работ.

Цель освоения дисциплины

Приобретение знаний и практического опыта в широкой области нейросетевых технологий: теории, практике применения, аппаратной реализации нейронных сетей.
Приобретение навыков исследовательской работы, предполагающей самостоятельное изучение специфических нейросетевых технологий, широко применяемых в различных областях современной науки и техники.

Планируемые результаты обучения

Знает основные виды нейронных сетей, способы их обучения
Умеет применять градиентные методы для настройки нейронных сетей
Знает классификацию, основные виды и архитектуры нейрокомпьютеров и нейрочипов
Умеет использовать адаптивные линейные и нелинейные фильтры
Знает способы применения нейронных сетей для ряда практических задач, включая обработку изображений, сигналов, текста, управление, криптографию, информационную безопасность.

Содержание учебной дисциплины

Основные понятия теории нейронных сетей.
Понятие нейрона, его структура, виды нейронов. Понятие нейронной сети, типы связей между нейронами. Виды нейронных сетей, их архитектуры. Методы настройки (обучения) нейронных сетей. Обучение с учителем и самообучение, обучение с подкреплением. "Мягкие" вычисления.
Аппаратные реализации нейронных сетей и нейроуправление.
Цифровая и аналоговая вычислительная техника. Устройство GPU. Специализированные нейрочипы: Intel ETANN, IBM ZISC, TrueNorth и другие. Мемристоры и проекты нейрокомпьютеров на их основе. Базовые сведения об оптических и квантовых компьютерах. Цифровая обработка сигналов. Адаптивные фильтры. Задачи управления, схемы нейроуправления. Прямая и обратная задачи кинематики, динамики. Робототехника.
Применения нейронных сетей
Нейронные сети в: -Обработке изображений и видео. -Обработке текстов. -Обработке радиолокационных сигналов. -Криптографии. -Информационной безопасности. Прочие применения.

Элементы контроля

Домашнее задание
Презентация (устный доклад) по выбранной и согласованной теме на 15-20 минут. Проводится на семинаре в даты обозначенные преподавателем.
экзамен
Экзамен (письменный). В виде теста, не менее 10 вопросов и\или расчетной части. Проводится в сессию (3 модуль). Не более 2 ак. час. Разрешено использование только собственных записей семинаров, материалов размещенных в ЛМС. Запрещены другие источники информации, включая Интернет. Запрещено списывание, посторонние разговоры. Экзамен проводится в письменной форме (тест по материалам занятий). Экзамен проводится на платформе Гугл Формы: https://www.google.ru/intl/ru/forms/about/ и\или MSTeams. К экзамену необходимо подключиться за 0 минут до начала экзамена согласно расписанию. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: стабильное подключение к Интернет. Для участия в экзамене студент обязан: явиться на экзамен согласно точному расписанию. Во время экзамена студентам запрещено: пользоваться интерактивными источниками информации (чаты, звонки и т.п.) и подсказками третьих лиц. Во время экзамена студентам разрешено: использование любых письменных материалов (материалы лекций, книги, статьи и т.п.). Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение связи менее 10 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение связи более 10 минут. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (3 модуль)
0.5 * Домашнее задание + 0.5 * экзамен

Программа дисциплины