Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы: Повышение квалификации

Часть 1. Основные модели искусственных нейронных сетей (ИНС) (3 лекции)
Модель нейрона. Обучение с учителем и без учителя. Многослойный персептрон. 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 (ГА) (3 лекции)
Метод группового учета аргументов. Генетические алгоритмы. Генетическое программирование.

Часть 4. Дополнительные алгоритмы ИНС (2 лекции)
Нейронные сети Хопфилда. Алгоритмы построения ИНС оптимальной сложности. Методики комбинирования различных моделей ИНС. Иерархические системы. Комитеты экспертов. Гибридные методы. Оценка значимости 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 для решения задач в спектроскопии, космической физике, физике высоких энергий, 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 (3 занятия)
Нейросетевой пакет NeuroShell 2. Основные приемы работы. Решение практических задач.

Часть 3. Генетические алгоритмы (2 занятия)
Пакет генетических алгоритмов GeneHunter. Пакет построения моделей ChaosHunter. 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 (4 занятия)

Занятия проводятся в формате семестрового курса без отрыва от производства (3 месяца по 2 дня в неделю по 3 часа, по вторникам и пятницам). Начало занятий в 19 часов. Занятия включают лекции, практикум и работу над собственными проектами (задачами) слушателей.