Компьютерные науки

Логические нейронные сети

Программа посвящена исследованию возможности построения логических нейронных сетей для систем искусственного интеллекта.
Студентов 2129 Выпускников 114 Для специалистов
690 ₽ 1 200 ₽
или любая сумма на ваше усмотрение
Вы можете оплатить любую сумму, чтобы поддержать наш проект и авторов программы. Объем услуг не зависит от размера вашей оплаты.
Темы:
Алгоритмы и сложность
Объем
36 час.
Длительность
30 дней
Нагрузка в неделю
9 час.
Формат обучения
Дистанционно (самостоятельно)
Описание В учебной программе на основе положений математической логики событий исследуется возможность построения нейронных сетей, имитирующих механизмы работы мозга. Предлагаются методы построения сетей, созданных под конкретную задачу, методы обучения-трассировки и преобразования описаний для повышения достоверности выводов. Рассматривается применение логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, экономике, безопасности и защите информации. Программа включает изучение математической логики событий, трассировку сетей, стратегии обучения, нейронные сети с обратными связями. Изучаются логическое программирование, корректировка параметров и нейросетевые технологии в экономике.
Цели
  • Познакомить с математической логикой событий и основами нейросетевых технологий
  • Дать представление о методах построения логических нейронных сетей под конкретную задачу
  • Раскрыть принципы работы самообучающихся систем управления и трассировки нейросетей
  • Сформировать понимание применения нейросетевых технологий в экономике и бизнесе
Чему я научусь?
  • Создавать логические нейронные сети для систем искусственного интеллекта
  • Анализировать работу нейросетевых самообучающихся систем управления
  • Программировать логические структуры нейросетей и корректировать их параметры
  • Применять перспективные нейросетевые технологии для решения практических задач

Авторы

Барский Аркадий Бенционович
Барский Аркадий Бенционович
Доктор технических наук, профессор кафедры "Вычислительные системы и сети" Московского государственного университета путей сообщения (МИИТ).
Чему я научусь?
  • Создавать логические нейронные сети для систем искусственного интеллекта
  • Анализировать работу нейросетевых самообучающихся систем управления
  • Программировать логические структуры нейросетей и корректировать их параметры
  • Применять перспективные нейросетевые технологии для решения практических задач

Учебный план

№ Занятия
Экзамен экстерном Внимание! Экзамен экстерном не обязательный для сдачи. При желании вы можете его пройти, если хотите подтвердить свои знания по данному курсу без его изучения или поверить свои знания по нему. Экзамен экстерном можно сдать только один раз. 90 мин
1 Математическая логика событий Приводятся основные положения раздела математической логики - алгебры высказываний. Совершается переход от булевых значений переменных -... Приводятся основные положения раздела математической логики - алгебры высказываний. Совершается переход от булевых значений переменных - высказываний - к действительным переменным, отображающим достоверность высказываний о событиях. Представляются основные положения и выводы, необходимые при построениях в области логических нейронных сетей. ещё
Математическая логика событий тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
2 Основы нейросетевых технологий Приводятся основные понятия нейронных сетей. Демонстрируется возможность их построения на основе логической схемы взаимодействия событий принимаемых... Приводятся основные понятия нейронных сетей. Демонстрируется возможность их построения на основе логической схемы взаимодействия событий принимаемых решений. Обсуждаются режимы работы, проблемы обучения, интерпретации и ввода исходной информации, представления пространства признаков, помехозащищенности и локализации максимального возбуждения. ещё
Основы нейросетевых технологий тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
3 Построение современной нейросетевой технологии На основе подхода, освещенного в лекции 1, подробно исследуется пример построения системы принятия решений. Экспериментально устанавливается... На основе подхода, освещенного в лекции 1, подробно исследуется пример построения системы принятия решений. Экспериментально устанавливается корректность построений, приводящих к использованию логической нейронной сети. Обсуждаются проблемы формализованного представления и обработки нейронной сети. ещё
Построение современной нейросетевой технологии тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
4 Трассировка нейронной сети Приводится простейший алгоритм трассировки логической нейронной сети – построения логических цепочек связей, реализующих описание системы принятия... Приводится простейший алгоритм трассировки логической нейронной сети – построения логических цепочек связей, реализующих описание системы принятия решений. На сети произвольной структуры воссоздается однослойная нейронная сеть, приводящая возбуждения рецепторов, соответствующих заданию обобщенных эталонов, к возбуждению нейронов выходного слоя, соответствующих заданным решениям. ещё
Трассировка нейронной сети тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
5 Стратегии обучения и самообучения Обсуждается процесс постепенного обучения, свойственный последовательному познанию предмета исследований. При построении систем принятия решений именно постепенное... Обсуждается процесс постепенного обучения, свойственный последовательному познанию предмета исследований. При построении систем принятия решений именно постепенное познание обусловливает возможность доведения таких систем до совершенства. ещё
Стратегии обучения и самообучения тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
6 Нейронные сети с обратными связями Обсуждается вопрос введения в нейронную сеть обратных связей как элемента самонастройки, уточнения возможной ситуации и на... Обсуждается вопрос введения в нейронную сеть обратных связей как элемента самонастройки, уточнения возможной ситуации и на основе этого – выбора целесообразного решения. Предлагаются некоторые правила введения обратных связей. ещё
Нейронные сети с обратными связями тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
7 Нейросетевые самообучающиеся системы управления Исследуется возможность применения логических нейронных сетей для построения самообучающихся систем управления. В основе принципа самообучения лежит... Исследуется возможность применения логических нейронных сетей для построения самообучающихся систем управления. В основе принципа самообучения лежит накопление знаний о возможных ситуациях и о принимаемых по ним решений. Моделируется принцип ассоциативного мышления интерполяцией знаний, накапливаемых в таблицах. ещё
Нейросетевые самообучающиеся системы управления тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
8 Логическое программирование нейронной сети Показывается возможность логической нейронной сети производить логический вывод на основе языка ПРОЛОГ. Предполагается, что нейронная сеть... Показывается возможность логической нейронной сети производить логический вывод на основе языка ПРОЛОГ. Предполагается, что нейронная сеть не только способна реализовать дедуктивный вывод, но обладает и зачатками индуктивного мышления. ещё
Логическое программирование нейронной сети тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
9 Структурное обоснование логической нейронной сети На основе анализа простых примеров производится обоснование правильности применения основных положений математической логики событий при создании... На основе анализа простых примеров производится обоснование правильности применения основных положений математической логики событий при создании систем принятия решений. Показывается, что для повышения информативности нейронной сети заданной структуры обучениенейросети должно следовать структуре логического описания системы, однако требуется коррекция параметров нейронной сети и его логического описания. ещё
Структурное обоснование логической нейронной сети тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
10 Корректировка параметров, дистрибутивные преобразования, однослойные и совершенные логические нейронные сети "Для логической нейронной сети, составленной по ранее рекомендуемой схеме на основе произвольной формы логического описаниясистемы принятия... "Для логической нейронной сети, составленной по ранее рекомендуемой схеме на основе произвольной формы логического описаниясистемы принятия решений, предлагаются способы корректировки весов и порогов. Такая корректировка призвана ""спасти"" нейросеть, обеспечив корректность и однозначность предлагаемых ею решений. Для этой же цели предлагаются дистрибутивные преобразованиялогического описаниясистемы принятия решений. Обсуждается возможность построения однослойных и совершенных логических нейронных сетей, а также проблема корректного задания исходных данных." ещё
Корректировка параметров, дистрибутивные преобразования, однослойные и совершенные логические нейронные сети тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
11 Трассировка логической структуры нейросети Предлагаются: алгоритм обучения-трассировки нейронной сети при первоначальном отсутствии синапсических связей, алгоритм оптимального закрепления событий за рецепторами... Предлагаются: алгоритм обучения-трассировки нейронной сети при первоначальном отсутствии синапсических связей, алгоритм оптимального закрепления событий за рецепторами и общий алгоритм трассировки нейронной сети с учётом сложной структуры логических выражений. ещё
Трассировка логической структуры нейросети тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
12 Методика построения системы принятия решений на основе логической нейронной сети Выводы предыдущих лекций объединяются в общую методику построения системы принятия решений, в основе которой лежит логическая... Выводы предыдущих лекций объединяются в общую методику построения системы принятия решений, в основе которой лежит логическая нейронная сеть. Освещаются все этапы построения такой сети. ещё
Методика построения системы принятия решений на основе логической нейронной сети тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
13 Нейросетевые технологии в экономике и бизнесе Рассматривается принципиальная возможность применения совершенных логических нейронных сетей для банковского мониторинга и в системах оценки риска.... Рассматривается принципиальная возможность применения совершенных логических нейронных сетей для банковского мониторинга и в системах оценки риска. На основе обобщения предлагаются принципы разработки унифицированного программного приложения для широкого круга пользователей в различных направлениях деятельности. ещё
Нейросетевые технологии в экономике и бизнесе тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
14 Нейросетевые модели пошаговой оптимизации, маршрутизации и тактических игр Рассматривается применение технологии логических нейронных сетей при построении транспортных моделей, в которых реализуется пошаговая маршрутизация. Общность... Рассматривается применение технологии логических нейронных сетей при построении транспортных моделей, в которых реализуется пошаговая маршрутизация. Общность подхода для решения класса задач пошаговой оптимизации демонстрируется на возможном применении в моделях тактических игр. ещё
Нейросетевые модели пошаговой оптимизации, маршрутизации и тактических игр тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
15 Основы живого моделирования "На основе предположения, что логические нейронные сети адекватно отображают принципы работы мозга, обсуждается проблема моделирования ""живых""... "На основе предположения, что логические нейронные сети адекватно отображают принципы работы мозга, обсуждается проблема моделирования ""живых"" объектов — как натурного, так и компьютерного. Для компьютерного моделирования предлагаются математические основы имитации движения и деформации объектов в трехмерной памяти, отображающей пространственное их размещение. Обсуждается возможность построения и применения реагирующих объектов для оперативного отображения ситуаций в сложных и территориально распределенных управляющих системах, а также в искусстве." ещё
Основы живого моделирования тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
16 Перспективные нейросетевые технологии Читателю предлагается пофантазировать и наметить пути собственного применения логических нейронных сетей в задачах обеспечения безопасности, защиты... Читателю предлагается пофантазировать и наметить пути собственного применения логических нейронных сетей в задачах обеспечения безопасности, защиты информации, медицинской диагностики, в сфере образовательных услуг, в задачах распознавания рукописных текстов, составления расписаний, экстренного торможения, прогнозирования, а также в искусстве и индустрии развлечений. ещё
Перспективные нейросетевые технологии тест для курса Логические нейронные сети 30 мин
17 Компьютерная технология рисунка и ее применение в научных исследованиях и образовании Исследуется компьютерная технология выполнения и редактирования рисунка для научных и образовательных иллюстраций, как важной сюжетной основы... Исследуется компьютерная технология выполнения и редактирования рисунка для научных и образовательных иллюстраций, как важной сюжетной основы систем мультимедиа, плоской и объемной анимации, интеллектуального отображения управляющих систем и цифрового кино. Основное внимание уделяется юмористическому рисунку. Приводятся рисунки автора ещё
Тренировочный экзамен Внимание! Тренировочный экзамен экстерном не обязательный для сдачи. При желании вы можете его пройти, если хотите проверить свои знания курса перед сдачей экзамена. Тренировочный экзамен можно сдавать сколько угодно один раз. 90 мин
Экзамен 60 мин

Какой документ я получу?

Сертификат

Выдаётся автоматически после успешного завершения программы.

Удостоверение о повышении квалификации

Выдается при наличии среднего специального или высшего образования (необходимые документы).

Стоимость программы

690 ₽ 1 200 ₽
или любая сумма на ваше усмотрение
Вы можете оплатить любую сумму, чтобы поддержать наш проект и авторов программы. Объем услуг не зависит от размера вашей оплаты.
^