Fedezd fel a lágy számítás alapjait, a fuzzy logikát, fuzzy következtető rendszereket, adaptív neuro fuzzy következtető rendszereket, mesterséges neurális hálózatokat, megerősítéses tanulást és hardver alapú neuronhálózatok megvalósítását. Csatlakozz hozzánk, hogy elsajátítsd az autonóm irányítórendszerek csúcstechnológiáit!

Az előadás sorozatban a hallgatók megismerkednek a lágy számítások- , fuzzy logika alapjaival, fuzzy következtető rendszerekkel, adaptív neuro fuzzy következtető rendszerekkel, mesterséges neurális hálózatokkal, megerősítése tanítással valamint a neuronhálók hardver alapú megvalósításával. A tantárgy célja a softcomputing módszerek, intelligens irányítási rendszerek áttekintése, elsajátítása. A kurzus hallgatását követően a diákok megismerkednek a fuzzy és neuro fuzzy következtető rendszerek irányítási feladatokban való alkalmazásával, a különböző típusú neuronhálóknak irányítási és rendszer modellezési feladatokban való alkalmazásával. A hallgatók képesek lesznek a konvoluciós neuronhálókat konkrét feladatokban alkalmazni. Elsajátítják a megerősítő tanítási algoritmusok alapjait és különböző feladatokban való alkalmazási lehetőségeit. Betekintést nyernek a neuronhálók hardver alapú megvalósítás részleteibe.

1. Soft computing (lágy számítások) bevezető
2. Fuzzy logika alapok
3. Fuzzy következtető rendszerek (Mamdani típusú következtető rendszer)
4. Takagi Sugeno következtető rendszer
5. Adaptív neuro-fuzzy követekztető rendszer
6. Mesterséges neurális hálózatok (Előrecsatolt többrétegű hálózatok)
7. Radiális bázisfüggvény hálózatok
8. Nem felügyelt tanítású hálózatok, Kohonen háló
9. Konvolúciós neuronhálók
10. Megerősítő tanítás
11. Neurális hálózatok hardveres megvalósítása

Hetente ki kell töltenie a hallgatónak egy önértékelő tesztet Az önértékelő tesztek nem számítanak a végső jegybe.

•     Hetente felmérő teszt (fj)  (10 felmérő teszt), időkorlátos, kétszeri próbálkozás, beadási határidővel (szükség esetén rugalmasan meghosszabbítva a határidőt), próbálkozások által elért átlagjegy jegy, súlyzó qj=1; Az utolsó témából a felmérő teszt pluszpontként van számolva.
  

-- Beküldendő terv (t) A szemeszter során a tematika alapján konvolúciós neuronhálókkal, fuzzy rendszerekkel a hallgatónak feladatokat kell beküldeni. A fuzzy feladatok pluszpontként számolódnak a gyakorlati pontokhoz. A konvolúciós neurális hálózatokból a feladat (terv) beküldése kötelező.

A végleges pontok számítása a következő képlet alapján történik: