Разработка комплекса лабораторных работ по дисциплине "Математические основы искусственного интеллекта"
Знакомство со средой создания нейронных сетей. Сущность статической и динамической архитектуры. Основные сети каскадной корреляции. Искусственные нейронные сети и алгоритмы классификации. Разработка проектов создания комплекса лабораторных работ.
Подобные документы
История создания пиринговых сетей, их назначение и основные преимущества. Принципы функционирования Bittorrent. Топология компьютерных сетей. Эталонные модели передачи данных. Файлообменные сети, построенные по принципу "клиент-сервер" и "клиент-клиент".
курсовая работа, добавлен 02.02.2014Многослойные нейронные сети и алгоритмы их обучения. Персептрон, системы типа Адалайн, алгоритм обратного распространения ошибки. Нечеткие множества и нечеткий вывод. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Модули нейронного управления.
книга, добавлен 18.01.2011Разработка методики для автоматической сегментации спутниковых снимков по нескольким классам (здания, реки, дороги) на базе сверточных нейронных сетей. Особенности подготовки изображения для тренировки нейронной сети. Оценка эффективности нейронных сетей.
статья, добавлен 11.01.2018Сетевые устройства - терминалы, которые соединяют в едином информационном пространстве гаджеты, используемые в повседневной деятельности. Расширенное машинное обучение, глубокие нейронные сети - основа создания автономных интеллектуальных систем.
контрольная работа, добавлен 15.03.2019Основные преимущества использования нейронных сетей при обучении автоматизированному переводу. Описание общей схемы и принципа работы нейронной сети, применение данной технологии в системе NMTS. Характеристика технологий автоматического перевода.
статья, добавлен 28.01.2019Понятия и базовые положения искусственного интеллекта как самостоятельного научного направления и свойства автоматических систем. Методики и подходы его построения. Проблемы создания и совершенствования искусственного интеллекта, его реализация в мире.
реферат, добавлен 30.03.2015Рассмотрение проблемы создания органических компьютеров, построенных из живых нейронов, с помощью которых сегодня появляется возможность спроектировать новые поколения вычислительных устройств. Нейронные сети как способ решения сложнейших задач.
статья, добавлен 26.04.2019Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Развитие информатики и средств вычислительной техники. Развитие систем искусственного интеллекта на базе алгоритмических языков. Искусственные нейронные сети. Нейрокибернетика. Элементарные детали вычислительных устройств. Анализ нейросетевых парадигм.
диссертация, добавлен 12.10.2008Характеристика основных способов построения сетей (топология сетей). Методы защиты от несанкционированного доступа к ресурсам сети. Функциональная схема корпоративной вычислительной сети предприятия, выбор и обоснование сетевой архитектуры и базы данных.
курсовая работа, добавлен 25.04.2011- 86. Нейронные сети
Рассмотрение нейрокомпьютера как вычислительной системы с архитектурой MSIMD. Базовые архитектуры нейронных сетей. Правило коррекции по ошибке, обучение Больцмана и правило Хебба. Особенности программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.
реферат, добавлен 02.03.2012 Разработка принципиального решения вопроса по организации ИВС (информационно-вычислительной сети) на базе уже существующего компьютерного парка и программного комплекса. Типы построения локальных сетей по методам передачи информации и их монтаж.
реферат, добавлен 12.07.2009Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Знакомство со средствами, методами MATLAB. Характеристика типичной сети с прямой передачей сигнала. Моделирование нейронных сетей с помощью пакета Simulink. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме.
методичка, добавлен 26.11.2015Искусственный интеллект и нейронные сети. Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления. Системы адаптивного управления, использующие эталонную модель Ляпунова. Архитектура построения нейросетевых систем управления.
отчет по практике, добавлен 09.02.2019Определение понятия и характеристика архитектуры нейросети. Теория искусственного интеллекта Мак-Каллока и Питса. Изучение основ нейроматематики. Перцептрон и сеть Хопфилда. Самоорганизующаяся карта Коохонена. Пример кластеризации в выходном слое.
презентация, добавлен 14.12.2017Разработка и внедрение вычислительной сети с целью повышения эффективности работы предприятия. Коллективная обработка данных пользователями подключенных в сеть компьютеров и обмен данными между ними. Разработка архитектуры информационных сетей.
курсовая работа, добавлен 09.07.2014Разработка и внедрение модели кредитного скоринга с использованием нейронных сетей. Модель будет прогнозировать платежеспособность клиентов банка. Описание реализации. Предобработка входных данных. Процедура обучения нейронной сети, тестирование.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017Характеристика многослойной структуры нейронных сетей. Алгоритм обучения однослойного перцептрона. Построение полного алгоритма нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения. Программирование и применение методов Randomize и Propagate.
реферат, добавлен 20.03.2009Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.
статья, добавлен 29.01.2016Проектирование архитектуры программного комплекса на основе нейросетевых технологий для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха. Machine Learning: регрессионный методы интеллектуального анализа данных. Тестирование нейронной сети.
статья, добавлен 27.02.2019Описание базовых задач для нейронных сетей и исторически первых методов настройки сетей для их решения: классификация (персептрон Розенблатта); ассоциативная память (сети Хопфилда); восстановление пробелов в данных; кластер-анализ (сети Кохонена).
курсовая работа, добавлен 04.04.2009- 98. Нейрокомпьютеры
Понятие и принцип работы нейронных сетей. Типы нейронов и их функциональные особенности: биологические и искусственные. Базовые архитектуры нейронных сетей, их структура и элементы. Этапы программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.
контрольная работа, добавлен 14.10.2013 Понятие и история искусственного интеллекта. Эвристическое программирование, как разработка стратегии действий по аналогии или прецедентам. Перспективные технологии: нейронные сети, эволюционные вычисления, нечеткая логика, интеллектуальная инженерия.
реферат, добавлен 23.04.2013Рассмотрение подходов к разработке искусственного интеллекта. Классификация методов искусственного интеллекта. Преимущества использования нейронных сетей для решения сложных задач. Отличительные черты эволюционных вычислений от нечетких систем.
статья, добавлен 22.10.2024