Neuroproject.ru / Обучение
   Главная / Обучение / Курсы повышения квалификации


 
О компании
 Програмные продукты
 Услуги
 Обучение
 Материалы
 Форум
     Семинары       Видео-версии семинаров       КПК       Заказные семинары   
КПК
Курсы повышения квалификации


Московский Государственный Университет им.М.В.Ломоносова ежегодно в весеннем семестре проводит краткосрочные курсы повышения квалификации "Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы".



Занятия проводятся на базе компьютерного класса НИИ ядерной физики МГУ. Слушателям, закончившим курсы, выдаются cвидетельства МГУ государственного образца:
- удостоверения о краткосрочном повышении квалификации - лицам с высшим образованием;
- сертификаты о прохождении обучения по дополнительной общеобразовательной программе - лицам с незаконченным высшим образованием.



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. В этом году курсы начнутся 21 февраля и закончатся 1 июня.



Стоимость обучения в 2012 году составляет 19000 руб.



Желающим окончить курсы необходимо зарегистрироваться. Если в течение 3 дней после регистрации Вы не получите подтверждающее письмо по электронной почте, пожалуйста, позвоните нам по тел. (495) 939-46-19 для подтверждения Вашей заявки.



Обратиться за дополнительной информацией можно по адресу lectures@neuroproject.ru, либо задать интересующие вопросы на форуме.



Программа курсов повышения квалификации "Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы"

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)
Радиальные базисные функции. Алгоритмы построения ИНС оптимальной сложности. Методики комбинирования различных моделей ИНС. Иерархические системы. Экспертные советы. Гибридные методы. Анализ важности 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 спектроскопии, физики высоких энергий, микроэлектроники, физики плазмы, обработки 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)

Курс разработан под руководством профессора д.ф.-м.н. Персианцева Игоря Георгиевича
Занятия ведет сотрудник Лаборатории адаптивных методов обработки данных НИИЯФ МГУ
с.н.с. к.ф.-м.н. Доленко Сергей Анатольевич
     Семинары       Видео-версии семинаров       КПК       Заказные семинары   


Rambler's Top100 Rambler's Top100