Terminated in academic year 2020/2021

Soft Computing v ekonomice

Typ studia	navazující magisterské
Jazyk výuky	čeština
Kód	155-1305/01
Zkratka	SCE
Název předmětu česky	Soft Computing v ekonomice
Název předmětu anglicky	Soft Computing in Economics
Kreditů	5
Garantující katedra	Katedra aplikované informatiky
Garant předmětu	prof. Ing. Dušan Marček, CSc.

Subject syllabus

1. Úvod do NS a SC, matematický model, základní principy učení.
2. Jednovrstvé sítě, perceptron - učící pravidlo, adaptace vah lineárního neuronu.
3. Vícevrstvé sítě, architektury, Backpropagation algoritmus.
4. Modelování a predikce ekonomických/finančních časových řad pomocí sítí perceptronového typu.
5. Asociativní paměti, aplikace na řešení ekonomických úloh.
6. Rekurentní sítě, RTL učení, aplikace v ekonomice na dynamické systémy.
7. RBF sítě, architektura, metody učení.
8. Sítě s nekontrolovaným učením, kompetitivní učení a data mining.
9. Samoorganizující mapy - SOM sítě, architektura, učení, aplikace v rozhodováni.
10. Hybridní neuronové sítě, architektury a učení.
11. Vývoj modelování NS, aplikace v ekonomice a financích.
12. Strojové učení, aplikace na klasifikaci dat.
13. Strojové učení, model SV regrese, aplikace na modelování vysokofrekvenčních finančních časových řad.
14. Principy granulárního počítání (GC) a cloud koncept, aktuální trendy v kontextu pravděpodobnostního versus inteligentního (soft) počítání.

Literature

MARČEK, Dušan. Pravdepodobnostné modelovanie a soft computing v ekonomike. VŠB-TU Ostrava, 2013. 300 s. ISBN 978-80-248-2955-5.
MARČEK Dušan. Supervizované a nesupervizované učení z dat: statistický a soft přístup. SAEI, vol. 45/2016, Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2016. 234 s. ISBN: 978-80-248-3884-7.
MARČEK, Dušan a MARČEK, Milan. Neuronové siete a ich aplikácie. Žilina: EDIS ŽU, 2006. 223 s. .
MARČEK, D. Comparison of Predictive Statistical Learning Accuracy with
Computational Intelligence Methods. Proceedings of 15th IEEE Int. Scientific Conf.on Informatics, Eds. Steingartner et al, Poprad, pp. 254-259, 2019, ISBN 978- 1-7281-3178.

Advised literature

Gabor K., Kiss, A. Building Neural Networks as Dataflow Graphs. Proceedings of 2019 IEEE 15th International Scientific Conference on Informatics, Informatics 2019, pp. 216-221, .
NIELSEN, Michael. Neural Networks and Deep Learning, Determination Press, 2015, http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
KECMAN, V. Learning and soft computing: support vector machines, neural networks, and fuzzy logic. (Massachusetts, The MIT Press, 2001). .
MARČEK Dušan. Supervizované a nesupervizované učení z dat: statistický a soft přístup. SAEI, vol. 45/2016, Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2016. 234 s. ISBN: 978-80-248-3884-7.

back to search page