- Цели и задачи дисциплины
- Предметом изучения дисциплины являются методы теории нейронных сетей как интеллектуальные информационные технологии и методы математической обработки измерительной информации, а также соответствующее программное обеспечение измерительных процессов. Глобальной целью изучения дисциплины «Нейросетевые технологии» является углубление общего информационного образования и информационной культуры студентов, а также формирование базовых практических знаний и навыков использования современных информационных технологий в различных областях профессиональной деятельности и решения типовых задач информационного обеспечения. Основная задача – изучение основ одной из современных теорий искусственного интеллекта (теории искусственных нейронных сетей). Способами решения указанной задачи, являются проведение лекционных занятий по разделам дисциплины, указанным в подразделе 5.1 настоящей рабочей программы, практических занятий (подраздел 5.2), самостоятельной работы студентов (подраздел 5.4) с использованием оценочных средств для текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины (раздел 7), учебно-методического и информационного обеспечения дисциплины (раздел 8), инновационных и информационных технологий (разделы 6 и 9) и средств и материально-технического обеспечения дисциплины (раздел 10).
- Краткое содержание дисциплины
- Дисциплина «Нейросетевые технологии» состоит из трех разделов: 1) Топологии, свойства и история нейронных сетей. 2) Обучение нейронных сетей. 3) Применение нейронных сетей для решения практических задач.
- Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
- Выпускник должен обладать:
- УК-4 Способен применять современные коммуникативные технологии, в том числе на иностранном(ых) языке(ах), для академического и профессионального взаимодействия
- УК-6 Способен определять и реализовывать приоритеты собственной деятельности и способы ее совершенствования на основе самооценки
- Образование
- Учебный план 15.04.01, 2024, (2.0), Машиностроение
- Нейросетевые технологии