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!
- Tanár: Brassai Sándor Tihamér
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.
- Soft computing (lágy számítások) bevezető
- Fuzzy logika alapok
- Fuzzy következtető rendszerek (Mamdani típusú következtető rendszer)
- Takagi Sugeno következtető rendszer
- Adaptív neuro-fuzzy követekztető rendszer
- Mesterséges neurális hálózatok (Előrecsatolt többrétegű hálózatok)
- Radiális bázisfüggvény hálózatok
- Nem felügyelt tanítású hálózatok, Kohonen háló
- Konvolúciós neuronhálók
- Megerősítő tanítás
- 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: