WWW.MASH.DOBROTA.BIZ
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - онлайн публикации
 

«Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики Факультет компьютерных наук Департамент программной инженерии Рабочая программа дисциплины Нейропакеты ...»

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего образования

"Национальный исследовательский университет

"Высшая школа экономики"

Факультет компьютерных наук

Департамент программной инженерии

Рабочая программа дисциплины Нейропакеты

для майнора Нейросетевые технологии

уровень: бакалавриат

Разработчик программы

Пантюхин Д.В., cт.преп., dpantiukhin@hse.ru

Одобрена на заседании департамента программной инженерии

«___»____________ 2018 г .

Руководитель департамента Авдошин С.М. ________________

Утверждена Академическим советом образовательной программы «___»____________ 2018 г., № протокола_________________

Академический руководитель образовательной программы Шилов В.В. _________________

Москва, 2018 Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения подразделения-разработчика программы .

1. Область применения и нормативные ссылки Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности .

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов всех специальностей Университета .

Программа разработана в соответствии с:

- Образовательным стандартом государственного образовательного бюджетного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» по направлению 09.03.04 «Программная инженерия» подготовки бакалавров .



- Образовательной программой направления 09.03.04 «Программная инженерия»

подготовки бакалавра .

- Рабочим учебным планом университета по направлению 09.03.04 «Программная инженерия» подготовки бакалавра .

2. Цели освоения дисциплины

Цели освоения дисциплины «Нейропакеты»:

- Приобретение знаний и практического опыта в области применения нейронных сетей различных архитектур для решения математических задач и способов их настройки;

- Изучение и обеспечение основ для последующих курсов, посвященных разработке нейросетевых методов и программ решения прикладных задач;

- Практическое освоение современной системы Матлаб для эмуляции нейронных сетей различной архитектуры;

- Приобретение навыков исследовательской работы, предполагающей самостоятельное изучение специфических нейросетевых технологий, широко применяемых в различных областях современной науки и техники .

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать:

- основные архитектуры нейронных сетей и методы их настройки (адаптации) и тестирования;

- способы применения нейронных сетей для решения задач вычислительной математики, таких как аппроксимация функций, экстраполяция временных рядов, классификация и кластеризация данных и др.;

- язык программирования Матлаб и основные его инструментарии для реализации нейронных сетей .

Уметь:

- разрабатывать программы на Матлаб для эмуляции, настройки и тестирования нейронных сетей различной архитектуры применительно к задачам вычислительной математики;



- читать и критически анализировать специальную литературу по теории нейронных сетей .

Иметь навыки (приобрести опыт):

- в разработке программ на Матлаб для эмуляции, настройки и тестирования нейронных сетей различной архитектуры применительно к задачам вычислительной математики;

- в планировании и проведении экспериментальных исследований с целью получения оптимальных параметров нейронных сетей .

В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:

Код по ОС Компетенция

НИУ ВШЭ

Способен учиться, приобретать новые знания, умения, в том числе в УК-1 области, отличной от профессиональной Способен выявлять научную сущность проблем в профессиональной УК-2 области .

Способен решать проблемы в профессиональной деятельности на УК-3 основе анализа и синтеза Способен работать с информацией: находить, оценивать и использовать УК-5 информацию из различных источников, необходимую для решения научных и профессиональных задач (в том числе на основе системного подхода) Способен вести исследовательскую деятельность, включая анализ УК-6 проблем, постановку целей и задач, выделение объекта и предмета исследования, выбор способа и методов исследования, а также оценку его качества Способен критически оценивать и переосмыслять накопленный опыт УК-9 (собственный и чужой), рефлексировать профессиональную и социальную деятельность Способен применять основные концепции, принципы, теории и факты, ПК-1 связанные с информатикой при решении научно-исследовательских задач Способен к формализации в своей предметной области с учетом ПК-2 ограничений используемых методов исследования Способен использовать методы и инструментальные средства ПК-3 исследования объектов профессиональной деятельности Способен обосновать принимаемые проектные решения, осуществлять ПК-4 постановку и выполнение экспериментов по проверке их корректности и эффективности Способен формализовать предметную область программного проекта и ПК-6 разработать спецификации для компонентов программного продукта Способен создавать программное обеспечение для ЭВМ и систем ПК-9 различной архитектуры

4. Место дисциплины в структуре образовательной программы Настоящая дисциплина относится к дополнительному профилю дисциплин .

Дисциплина читается на 2-м курсе с 3-го по 4-й модуль. Зачетных единиц 5, всего часов 190, из них аудиторных 72, в том числе лекций 36, практических занятий 36 .

Самостоятельная работа студентов 118 часов .

Текущий контроль (см. п. 6.1.):

- от 3 до 10 контрольных вопросов по лекциям, регулярно в течении дисциплины .

- от 3 до 10 контрольных заданий по семинарам, регулярно в течении дисциплины .

- 1 контрольная работа в конце 3 модуля .

- 1 домашнее задание в течении дисциплины .

Итоговый контроль – экзамен в 4-м модуле .





Изучение данной дисциплины базируется на знаниях студентами алгебры, геометрии и информатики в рамках учебной программы средней школы, умении применять математический аппарат при выборе метода решения задачи и на изучении дисциплины «Теория нейронных сетей» .

–  –  –

6.1. Критерии оценки знаний, навыков Текущий контроль. В третьем и четвертом модуле предусматриваются

1) контрольные вопросы (КВ) по тематике прошедших лекций на 10 минут, 3-10 шт .

2) контрольные задания (КЗ) по тематике текущего семинара 10-20 минут, 3-10 шт .

В конце первого модуля:

3) одна контрольная работа (КР), включающая тесты и разработку программы, 2 ак .

часа .

В четвертом модуле:

4) контрольное домашнее задание (ДЗ) (тема выбирается в третьем модуле), публичный доклад на 15 минут и\или письменный отчет .

Итоговый контроль:

5) экзамен (Э) в конце 4-го модуля в виде компьютерного теста с разработкой программы на 2 ак. часа .

6) Дополнительный контроль. Предусмотрен дополнительный контроль (Л) оценивающий персональные достижения студента (см. далее) .

Контрольные вопросы КВ по тематике прошедших лекций содержат 4 контрольных вопроса по прошедшим лекциям. Оценивается по типу зачтено(КВ=1)\незачтено (КВ=0). Для получения зачета необходимо правильно ответить на 3 или 4 вопроса. Регулярность проведения контрольных вопросов выбирается преподавателем-лектором в зависимости от сложности изучаемой темы, но не менее 3 и не более 10 штук за дисциплину. Ответы на контрольные вопросы по лекциям даются на семинаре в течении не более 10 минут. Допускается использование собственных записей лекций, другие источники поиска ответов запрещены (в том числе поисковые системы, чаты соц. сетей, другие студенты и т.п.). При нарушении правил ответ на КВ не учитывается (КВ=0). Предполагается использование автоматизированной системы тестирования. Ссылку на доступ к системе выдает преподаватель .

В случае пропуска занятия, на котором проводились контрольные вопросы, по уважительной причине, студент имеет право сдать КВ в другое, согласованное с преподавателем, время .

Контрольные задания КЗ по тематике текущего семинара заключаются, по выбору преподавателя-семинариста, в ответе на вопросы по тематике текущего семинара или выполнении небольшого практического задания. Оценивается по типу зачтено(КЗ=1)\незачтено(КЗ=0). Критерий получения зачета для каждого КЗ определяет преподаватель-семинарист исходя их объема и сложности задания. Регулярность проведения контрольных заданий выбирается преподавателем-семинаристом в зависимости от сложности изучаемой темы, но не менее 3 и не более 10 штук за дисциплину. Рекомендуемая длительность выполнения КЗ 10-20 минут. Правила использования различных источников для выполнения задания (в том числе поисковых систем, чатов соц. сетей, помощь других студентов, материалов ЛМС и т.п.) определяет преподаватель-семинарист для каждого КЗ индивидуально. При нарушении правил ответ на КЗ не учитывается (КЗ=0). Преподаватель вправе давать индивидуальные, групповые или общие КЗ. Преподаватель может разрешить использование автоматизированной системы тестирования. Ссылку на доступ к системе выдает преподаватель .

В случае пропуска занятия, на котором проводилось контрольное задание, по уважительной причине, студент имеет право сдать КЗ в другое, согласованное с преподавателем, время .

Контрольная работа КР выполняется в конце первого модуля (обычно последнее занятие модуля). Тесты контрольной работы содержат вопросы по теоретическому материалу текущего модуля и практические задания. За контрольную работу выставляется оценка в 10-ти балльной шкале. Критерии оценки указываются в задании (в том числе число баллов за ответы на вопросы, число баллов за выполнение практического задания, способы округления и т.п.) Пример задания контрольной работы приведен в Приложении 1 .

В случае пропуска занятия, на котором проводилась контрольная работа, по уважительной причине, студент имеет право сдать КР в другое, согласованное с преподавателем, время .

Контрольное домашнее задание ДЗ включает разработку, программирование, тестирование и экспериментальное исследование программы по выбранной и согласованной теме или публичный доклад по согласованной теме. За контрольное домашнее задание выставляется оценка в десятибалльной шкале. Оценивается актуальность выбранной темы, глубина изучения темы студентом, качество презентации\доклада, качество и полнота оформления исследования, качество разработанной программы и проведенных экспериментов. Рекомендуемая длительность доклада – 15-20 минут. По согласованию с преподавателем-семинаристом студент может сдать ДЗ на любом из семинаров. В исключительных случаях, в случае высокой актуальности темы и качества доклада, по решению преподавателя-лектора, допускается сдать ДЗ на лекционном занятии. В качестве ДЗ могут быть зачтены выполненные курсовые работы, опубликованные работы студента если их тематика совпадает с тематикой дисциплины и их результаты были доложены на семинаре (лекции) .

Итоговый экзамен Э предусматривает ответы на тестовые вопросы и разработку программ для решение задач по изученным в дисциплине темам. В тест итогового экзамена входят вопросы по теоретическому и практическому материалу всех 2-х модулей. Оценка за экзамен выставляется в 10-ти балльной шкале. Оцениваются правильность и полнота ответов на вопросы и качество разработанной программы .

Критерии оценки указываются в задании (в том числе число баллов за ответы на вопросы, число баллов за выполнение практического задания, способы округления и т.п.). Пример задания экзамена приведен в Приложении 2 .

Личные достижения Л. Преподаватель имеет право оценить личные достижения студента в области нейросетевых технологий. Максимальный балл за личные достижения

– 7 .

Могут быть оценены результаты:

- статей студента по теме нейросетевых технологий, опубликованных в рецензируемых изданиях .

- выступления студента на конференциях\семинарах по теме нейросетевых технологий .

- успешного прохождения студентом курсов по машинному обучению и нейросетевым технологиям .

- выполненных курсовых проектов по теме нейросетевых технологий .

- победы в соревнованиях по машинному обучению и нейросетевым технологиям .

- материалов, специально подготовленные для улучшения качества дисциплины .

Для получения оценки Л эти результаты должны быть доложены на семинаре (в иск .

случаях лекции) .

6.2. Порядок формирования оценок по дисциплине

Студент получает следующие оценки:

1) Общая оценка за контрольные вопросы КВ в 10-бальной шкале складывается из оценок каждого КВ i .

КВ=10/N* КВ i i=1..N, N – число проведенных контрольных вопросов в группе (N=3, N=10) .

и округляется к ближайшему целому .

2) Общая оценка за контрольные задания КЗ в 10-бальной шкале складывается из оценок каждого КЗ i .

КЗ=10/N* КЗ i i=1..N, N – число проведенных контрольных заданий в группе, (N=3, N=10) .

и округляется к ближайшему целому .

3) Оценка за контрольную работу КР в 10 бальной шкале .

4) Оценка за домашнее задание ДЗ в 10 бальной шкале .

5) Оценка за Личные достижения Л – целое, до 7 баллов .

6) Оценка за экзамен Э в 10 бальной шкале .

Накопленная оценка (Oн) по дисциплине (с округлением по арифметическим правилам округления 1) вычисляется как взвешенная сумма:

Oн = 0.2*КВ + 0.2*КЗ+0.2*КР+0.4*ДЗ+Л Если суммарная накопленная оценка превышает 10 выставляется оценка Он=10 .

–  –  –

7. Содержание дисциплины

Блок 1. Вычислительная нейроматематика:

Тема 1. Статические нейронные сети .

Задачи вычислительной математики. Нейроматематика как раздел вычислительной математики .

Аппроксимация функций .

Решение линейных и нелинейных алгебраических уравнений .

Решение дифференциальных уравнений обыкновенных и в частных производных .

Классификация данных. Сверточные нейронные сети. Распознавание изображений .

Кластеризация данных. Самоорганизующаяся карта Кохонена .

Построение адаптивных сеток. Модель «растущего нейронного газа» .

Тема 2. Динамические нейронные сети .

Рекуррентные нейронные сети .

Нейронная сеть Хопфилда .

NARX модель .

LSTM модель .

Экстраполяция временных рядов .

Клеточные нейронные сети .

Блок 2. Нейроинформатика Трехкомпонентная модель мира .

Речевое поведение .

Анализ речи .

Синтез речи .

Анализ зрительной информации .

Семантические представления .

Формирование представлений о ситуациях в гиппокампе. Взаимодействие передних и задних отделов коры с гиппокампом .

Целенаправленное поведение .

Ассоциативная память

8.Образовательные технологии На практических занятиях проводится разработка, тестирование и разбор конкретных программ, написанных на языке Матлаб, реализующих изучаемые по соответствующей теме дисциплины структуры нейронных сетей, методы их настройки .

На практических занятиях применяются краткие задачи в тестовой форме, сходные с используемыми при промежуточных и итоговых тестированиях и соответствующие тематике практических занятий .

9. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента

9.1. Тематика заданий текущего контроля Тематика контрольных работ Текущий контроль осуществляется с использованием Матлаб, материалов справочной системы, библиотечных функций и примеров решения задач на нейронных сетях различной архитектуры .

Набор заданий при тестировании соответствует материалу тем, изучаемых в дисциплине. Подбор тестовых заданий, их количество и уровни сложности обеспечивают успешное выполнение контрольной работы в виде теста только при достаточно глубоком усвоении материала .

Тематика контрольных домашних заданий Домашние задания предлагаются преподавателем с учетом практического использования основного материала курса при их выполнении, требуют применения навыков программирования в Матлаб .

Студент может предложить свою тему домашнего задания, связанную с тематикой дисциплины, согласовав ее с преподавателем .

9.2. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины (примеры)

1. Понятие нейроматематики .

2. Структура сверточной нейронной сети

3. Нейросетевая аппроксимации функций .

4. Нейросетевая экстраполяция (прогнозирование) и интерполяция функций .

5 Нейросетевая классификация данных .

6. Нейросетевое решение систем линейных алгебраических уравнений .

7. Нейросетевая кластеризация данных. Самоорганизующиеся карты Кохонена .

8. Нейросетевое решение дифференциальных уравнений в частных производных .

9. Matlab Neural Network Toolbox .

10. Нейронные сети глубинного обучения (DNN) для обработки изображений .

10. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

10.1. Базовый учебник:

1. Хайкин С. «Нейронные сети. Полный курс» – 2-e изд. Пер. с англ. – М.:

Издательский дом "Вильямс", 2006. – 1104 с .

10.2. Основная литература:

2. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей – Издательство: Вильямс, 2002 г .

3. Потемкин В.Г., Медведев В.С. Нейронные сети. MATLAB 6 – Издательство:

Диалог-МИФИ, 2002

10.3. Дополнительная литература и источники

4. А.Н.Горбань, В.Л.Дунин-Барковский, А.Н.Кирдин и др. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. - 296с .

5. Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. М. Мир - 1992 .

6. S.Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation New York: Prentice Hall Press, 1998 .

7. Тархов Д.А. Нейронные сети. Модели и алгоритмы – Издательство: Радиотехника, 2005г .

10.4. Программные средства Для успешного освоения дисциплины студент использует систему Матлаб версии

7.0 и выше с инструментарием Neural Network Toolbox .

10.5. Дистанционная поддержка дисциплины Дистанционная поддержка дисциплины обеспечивается использованием локальной сети для распространения учебных материалов и сети ЛМС. В разделе дисциплины размещаются учебники, книги для чтения, материалы лекций и практических занятий, тесты для самоподготовки, оценки текущего, промежуточного и итогового контроля .

Студент вправе получать консультации по выполнению домашнего задания, а преподаватель обязан выделить время на консультации во время практических занятий или ответить дистанционно .

11. Материально-техническое обеспечение дисциплины Проектор для лекций и практических занятий, классы для практических занятий с компьютерами, на которых установлена система Матлаб версии 7.0 и выше с инструментарием Neural Network Toolbox .






Похожие работы:

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РФ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕУЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ "ПЕРМСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ АКАДЕМИКА Д.Н. ПРЯНИШНИКОВА" Кафедра финансов, кредита и экономического анализа О.Я. Старко...»

«2012 · № 3 ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ И СОВРЕМЕННОСТЬ С.Ю. БАРСУКОВА Ресурсная экономика и сословная рента (О книге С. Кордонского) Автор подробно излагает концепцию С . Кордонского, полагающего, что специфика российской экономики состоит в господстве в ней сословного начала. Это по преимуществу ресурсная экон...»

«ОРГАНИЗАЦИЯ E ОБЪЕДИНЕННЫХ НАЦИЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ Distr. GENERAL И СОЦИАЛЬНЫЙ СОВЕТ ECE/MP.PP/C.1/2008/6 8 October 2008 RUSSIAN Original: ENGLISH ЕВРОПЕЙСКАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ КОМИССИЯ СОВЕЩАНИЕ СТОРОН КОНВЕНЦИИ О ДОСТУПЕ К ИНФО...»

«Массовые открытые онлайн курсы ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2014 Управление, вычислительная техника и информатика № 1 (26) УДК 004.891 Ю.Л. Костюк, И.С. Левин, А.Л. Фукс,...»

«ХЕЛЬСИНКСКОЕ ДВИЖЕНИЕ C H A LID Z E PU B LIC A TIO N S NEW Y O R K 1982 ХЕЛЬСИНКСКОЕ ДВИЖЕНИЕ CHALIDZE PUBLICATIONS NEW YORK 1982 A HELSINKIS’ MOVEMENT IN THE USSR Copyright © 1980 by Chalidze Publications Published by: Chalidze Publications, 505 Eight Ave Ne...»

«УДК 336 Н. И. Павлова СОВРЕМЕННАЯ ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ФИНАНСОВЫХ САНКЦИЙ: НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ Рассматривается современная практика применения финансовых санкций и проблемы, существующие в этой сфере финансовой деятельности. Автор опирается на результаты работы главных контроль...»

«22.11.18 УГРОЗА САНКЦИЯМИ ВМЕСТО ДИАЛОГА: ЕС ДАВИТ НА ИТАЛИЮ, США УКЛОНЯЮТСЯ ОТ УСТУПОК КНДР ПОЛИТИКА САНКЦИЙ 15-21 НОЯБРЯ Европейских чиновников настолько не устраивает решение итальянских властей предусмотреть в национальном бюджете на будущий год сохранение сверхнормативных трат,...»

«Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2014. №4 (28) УДК 339.9 Ю.В. Развадовская, А.В. Ложникова, А.А. Гейзер КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ РЕШОРИНГА: УЧЕТ СХЕМ РАЦИОНАЛЬНОГО РАЗМЕЩЕНИЯ ПРОИЗВОД...»




 
2019 www.mash.dobrota.biz - «Бесплатная электронная библиотека - онлайн публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.