Нейроматематика

2023/2024

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Майнор

Кто читает: Департамент программной инженерии

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 3, 4 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Евсиков Виктор Алексеевич, Пантюхин Дмитрий Валерьевич, Силаев Юрий Владимирович, Харламов Александр Александрович

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 64

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Дается понятие о способах использования нейронных сетей различного вида для решения математических задач: аппроксимация, экстраполяция (прогнозирование), кластеризация, построение адаптивных сеток, решение систем линейных и нелинейных уравнений (алгебраических, дифференциальных) и др, а также углубленные знания об устройстве биологических нейронных сетей.

Цель освоения дисциплины

Приобретение знаний о способах решения базовых задач на искусственных нейронных сетях: аппроксимация, классификация, прогнозирование и др.
Приобретение базовых знаний о механизмах мозга для решения базовых задач: анализ и синтез речи, анализ зрительной информации, ассоциативная память и др.

Планируемые результаты обучения

Знает основные механизмы мозга для решения базовых задач (обработка речи, зрительной информации, память и др.)
Знает основные способы решения базовых математических задач на искусственных нейронных сетях
Умеет создавать, обучать и проверять нейронные сети для решения базовых математических задач (классификация, кластеризация, прогнозирование и др.)

Содержание учебной дисциплины

Основные способы решения базовых задач на искусственных нейронных сетях
Основные механизмы мозга для решения базовых задач

Элементы контроля

Контрольные вопросы по лекциям
Тестовые вопросы по изученным материалам лекций
Личные достижения
Необходимо для получения оценки 9-10 баллов. Доклад о результатах самостоятельной работы студента сверх требований ПУД по теме майнора. В том числе: прохождение онлайн курсов, участие в научных мероприятиях, курсовые работы, публикации и др. Результаты докладываются публично.
Контрольные задания по практическим занятиям
Задания по практическим занятиям в виде написания программы и ответов на вопросы.
Домашнее задание
Презентация по выбранной теме с ответами на вопросы и\или программный проект и презентация по результатам. Преимущественно в 4 модуле.
Модульная контрольная работа
Контрольная работа в виде написания программы и ответов на вопросы. Проходит в конце 3 модуля.
Экзамен
Экзамен в виде написания программы и ответов на вопросы. Проводится в сессию 4 модуля.

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 4 модуль
0.3 * Домашнее задание + 0.1 * Контрольные вопросы по лекциям + 0.1 * Контрольные задания по практическим занятиям + 0.2 * Личные достижения + 0.1 * Модульная контрольная работа + 0.2 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая дополнительная литература

Амос, Г. MATLAB. Теория и практика / Г. Амос , перевод с английского Н. К. Смоленцев. — 5-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 416 с. — ISBN 978-5-97060-183-9. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/82814 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Анализ и обработка сигналов в среде MATLAB/ЩетининЮ.И. - Новосиб.: НГТУ, 2011. - 115 с.: ISBN 978-5-7782-1807-9 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/548133
Антонио, Д. Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow / Д. Антонио, П. Суджит , перевод с английского А. А. Слинкин. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 294 с. — ISBN 978-5-97060-573-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/111438 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Барский, А. Б. Введение в нейронные сети : учебное пособие / А. Б. Барский. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 358 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100684 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Гудфеллоу, Я. Глубокое обучение / Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль , перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 652 с. — ISBN 978-5-97060-618-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/107901 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Ковалева, А. В. Нейрофизиология, физиология высшей нервной деятельности и сенсорных систем : учебник для академического бакалавриата / А. В. Ковалева. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 365 с. — (Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-00350-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/432852 (дата обращения: 28.08.2023).
Кудинов Ю.И., Пащенко Ф.Ф. - Теория автоматического управления (с использованием MATLAB — SIMULINK): учебное пособие - Издательство "Лань" - 2019 - ISBN: 978-5-8114-1994-4 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/111198
Нейрокомпьютеры : учеб. пособие для вузов, Комарцова, Л. Г., 2004
Нейронные сети: основы теории / А.И. Галушкин. - М.: Гор. линия-Телеком, 2012. - 496 с.: ил.; 60x90 1/16. (обложка) ISBN 978-5-9912-0082-0, 1000 экз. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/353660
Основы программирования в системе MATLAB: Учебное пособие / Кошкидько В.Г., Панычев А.И. - Таганрог:Южный федеральный университет, 2016. - 84 с.: ISBN 978-5-9275-2048-0 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/991834
Паттерсон, Д. Глубокое обучение с точки зрения практика / Д. Паттерсон, А. Гибсон. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 418 с. — ISBN 978-5-97060-481-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/116122 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Ростовцев В.С. - Искусственные нейронные сети: учебник - Издательство "Лань" - 2019 - 216с. - ISBN: 978-5-8114-3768-9 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/122180
Русановский, В. В., Нейрофизиология. Основы курса. : учебное пособие / В. В. Русановский, А. А. Лебедев, В. А. Лебедев, П. Д. Шабанов. — Москва : КноРус, 2019. — 230 с. — ISBN 978-5-406-06944-8. — URL: https://book.ru/book/931372 (дата обращения: 26.08.2024). — Текст : электронный.
Ручай, А. Н., Биометрическая аутентификация диктора в MATLAB : учебное пособие / А. Н. Ручай. — Москва : Русайнс, 2017. — 166 с. — ISBN 978-5-4365-1864-0. — URL: https://book.ru/book/926383 (дата обращения: 26.08.2024). — Текст : электронный.
Сизиков В. С. - Обратные прикладные задачи и MatLab - Издательство "Лань" - 2011 - 256с. - ISBN: 978-5-8114-1238-9 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2037
Сизиков В.С. - Прямые и обратные задачи восстановления изображений, спектроскопии и томографии с MatLab: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2017 - 412с. - ISBN: 978-5-8114-2754-3 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/99358
Тарков, М. С. Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие / М. С. Тарков. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 170 с. — ISBN 5-9556-0063-9. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100268 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Федотов А.А. - Прикладная обработка биомедицинских изображений в среде MATLAB: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2019 - ISBN: 978-5-8114-3471-8 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/112698
Хливненко Л.В., Пятакович Ф.А. - Практика нейросетевого моделирования: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2019 - 200с. - ISBN: 978-5-8114-3639-2 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/123697
Шульговский, В. В., Нейрофизиология : учебник / В. В. Шульговский. — Москва : КноРус, 2019. — 272 с. — ISBN 978-5-406-06664-5. — URL: https://book.ru/book/929994 (дата обращения: 26.08.2024). — Текст : электронный.

Авторы

Пантюхин Дмитрий Валерьевич

Программа дисциплины