Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Đề cương chi tiết học phần mạng Neuron giới thiệu về sự hình thành hướng nghiên cứu mạng neuron cũng như điểm mạnh, điểm yếu của mạng neuron. học phần trang bị các kiến thức về kiến trúc một số dạng mạng neuron khác nhau như: Hamming, Hopfield, MLP,. Mời các bạn cùng tìm hiểu và tham khảo nội dung thông tin tài liệu. | HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA CONG NGHỆ THÔNG TIN Độc lập - Tự do - Hạnh phúc ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN MẠNG NEURoN 1. Thông tin về giáo viên TT Họ tên giáo viên Học hàm Học vị Đơn vị công tác Bộ môn 1 Ngô Hữu Phúc gVc tS Bộ môn Khoa học máy tính 2 Nguyễn Việt Hùng GV TS Bộ môn Khoa học máy tính Thời gian địa điểm làm việc Bộ môn Khoa học máy tính - khoa Công nghệ thông tin Địa chỉ liên hệ Bộ môn Khoa học máy tính- Khoa CNTT - HVKTQS Điện thoại email 0912-071428 viethung.mta@gmail.com Các hướng nghiên cứu chính Trí tuệ nhân tạo Mạng nơron nhân tạo và các ứng dụng Xử lý ảnh và video Tính toán song song 2. Thông tin chung về học phần - Tên học phần Mạng neuron. - Mã học phần - Số tín chỉ 3 - Học phần Bắt buộc Lựa chọn 0 - Các học phần tiên quyết Lý thuyết xác suất thống kê Trí tuệ nhân tạo. - Các học phần kế tiếp - Các yêu cầu đối với học phần nếu có - Giờ tín chỉ đối với các hoạt động Nghe giảng lý thuyết 45 tiết. Làm bài tập trên lớp Thảo luận Thực hành thực tập ở PTN nhà máy thực tập. Hoạt động theo nhóm Tự học 90 tiết - Địa chỉ Khoa Bộ môn phụ trách học phần 100 Hoàng Quốc Việt - Bộ môn Khoa học máy tính - Khoa Công nghệ thông tin - Học viện Kỹ thuật Quân sự. 3. Mục tiêu của học phần - Kiến thức Trang bị cho người học một số hiểu biết ban đầu về mạng Neuron. 1 - Kỹ năng Người học viên có thể ứng dụng mạng neuron để giải quyết các vấn đề trong khoa học bài toán thực tế. - Thái độ chuyên cần Cần có thái độ nghiêm túc trong nghe giảng và làm bài tập đầy đủ. 4. Tóm tắt nội dung học phần khoảng 150 từ Đây là học phần thuộc chuyên ngành Khoa học máy tính. Học phần giới thiệu về sự hình thành hướng nghiên cứu mạng neuro cũng như điểm mạnh điểm yếu của mạng neuron. Bên cạnh đó học phần trang bị các kiến thức về kiến trúc một số dạng mạng neuron khác nhau như Hamming Hopfield MLP . Ngoài ra cung cấp các kiến thức về quy tắc học tương ứng với từng loại mạng như Perceptron Hebb Widrow-Hoff . Phần cuối của học phần giới thiệu một số ứng .
