 |
Твой путь к знаниям |
| Курсы | Обучение | Школа | Магазин | Общение | Новости | Помощь | |
|
|
|
|
|||||||
|
 |
поддержка курса
Нейроинформатика
Информация о курсе
Нейроинформатика - один из новых ликов информатики. Это область науки и интеллектуальной практики, переживающая период экспоненциального роста: растет число вовлеченных людей и публикаций, журналов и лабораторий, вложений и изобретений. В курсе наряду с фундаментальными результатами, изложены технические и медицинские приложения нейронных сетей. В нем также представлены оригинальные алгоритмы оценки погрешностей в нейронных сетях, анализ проблемы скрытых параметров и новый подход к восстановлению неизвестных данных, описание различных обобщений сетей Хопфилда, предназначенных для создания ассоциативной памяти; описываются методы производства знаний из данных с помощью нейронных сетей.
Дополнительные курсы
Записаться на обучение
0.
1.
В данной лекции дано описание основных элементов, из которых составляются нейронные сети. Рассматриваются только нейронные сети, синхронно функционирующие в дискретные моменты времени. Описаны основные архитектуры нейронных сетей
2.
В данной лекции описано несколько базовых задач для нейронных сетей и основных или исторически первых методов настройки сетей для их решения
3.
В данной лекции познакомимся с методами обучения нейронных сетей и оптимизацией обучения нейронных сетей
4.
В данной лекции обсуждаются нейросетевые методы построения моделей сложных систем, основанные на экспериментальных данных. Подробно рассмотрены постановки типовых задач информационного моделирования. Изложение сопровождается модельными иллюстрациями и примерами реальных практических применений.
5.
В данной лекции подробно остановимся на применении нейроинформационных технологий в медицине
6.
Подробно излагается и рассматривается алгоритм оценки погрешностей в работе нейронных сетей
7.
В данной лекции будет решаться задача восстановления недостающих данных, познакомимся с гипотезами и теоремами о скрытых параметрах
8.
В данной лекции будет рассматриваться качество работы сети, которое возрастает с ростом размерности пространства и валентности, поговорим так же и об эффективности устранения ошибок
9.
В данной лекции описываются методы производства знаний из данных с помощью нейронных сетей
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|||
|
|||
|
Курсы |
Учебные программы |
Учебники |
Вопросы и Ответы |
Форум |
Новости |
Помощь
Телефон: +7 (499) 253-9312, 253-9313, факс: +7 (499) 253-9310, email: info@intuit.ru © INTUIT.ru::Интернет-Университет Информационных Технологий - дистанционное образование, 2003-2011 |
|
Проект Издательства "Открытые Системы". Партнеры: РМ Телеком, KRAFTWAY COMPUTERS. |
|
RSS