ФАКУЛЬТАТИВНЫЙ КУРС про нейросети и генетические алгоритмы - Public forum of MSU united student networks

ФАКУЛЬТАТИВНЫЙ КУРС
"Введение в искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы"

Курс подготовлен сотрудниками НИИЯФ МГУ
под руководством проф. И.Г.Персианцева
- Курс рассчитан на студентов 3 - 5 курсов
- Продолжительность курса - 14 лекций, 11 семинаров
(1 лекция и 1 практическое занятие в неделю в течение семестра)
- Чтение курса начнется 27 февраля
- Время проведения лекций и занятий - вечернее (после 4-й пары, с 17-30)
по вторникам (лекции) и пятницам (практические занятия)
- Для участия необходимо сообщить свои координаты, зарегистрировавшись
на сайте ( http://NNGA.narod.ru или по тел. 939-46-19. Место проведения
занятий будет сообщено записавшимся дополнительно.

Программа лекций
Часть 1. Основные модели ИНС (3 лекции)
Модель нейрона. Обучение с учителем и без учителя. Многослойный
перцептрон. Рекуррентные сети. Ассоциативная память. Сеть Кохонена.
Нейросеть с общей регрессией. Вероятностная нейросеть.
Часть 2. Основы предобработки данных (3 лекции)
Методы анализа данных, направленные на определение и уменьшение
размерности задачи (анализ главных компонент, кластер-анализ,
фрактальная размерность и пр.). Методы нелинейного преобразования
входных данных, способствующие выделению отличительных свойств
(вейвлет-анализ, нелинейный анализ главных компонент).
Часть 3. Метод группового учета аргументов, генетические алгоритмы (3
лекции)
Метод группового учета аргументов. Генетические алгоритмы. Генетическое
программирование.
Часть 4. Дополнительные алгоритмы ИНС (2 лекции)
Радиальные базисные функции. Алгоритмы построения ИНС оптимальной
сложности. Методики комбинирования различных моделей ИНС. Иерархические
системы. Экспертные советы. Гибридные методы. Генерация правил по
обученным ИНС. Анализ важности входов.
Часть 5. Нечеткая логика (1 лекция)
Часть 6. Применение ИНС и ГА (2 лекции)
Основные области применимости ИНС и ГА. Практические приемы
использования ИНС и ГА в спектроскопии, физике высоких энергий,
микроэлектронике, физике плазмы, обработке сигналов и изображений.
Решение обратных задач в физике с помощью ИНС и ГА.

План практических занятий
Часть 1. Основные модели ИНС (3 занятия)
Наглядная демонстрация основных нейросетевых алгоритмов. "Нейропрактикум".
Часть 2. Практическая работа с ИНС (4 занятия)
Нейросетевой пакет NeuroShell 2. Основные приемы работы. Решение
практических задач.
Часть 3. Генетические алгоритмы (1 занятие)
Пакет генетических алгоритмов GeneHunter. Решение практических задач.
Часть 4. Нейросетевые пакеты NeuroShell Series (1 занятие)
Пакеты NeuroShell Predictor и NeuroShell Classifier. Основные приемы работы.
Часть 5. Самостоятельная работа под руководством преподавателя (2 занятия