Přednášky:
1. Modely neuronů. Neuron 1.generace. Neurony 2.generace - perceptron.
2. Adaptace perceptronu. Hebbův algoritmus. Widrow-Hoffovo učení lineárního neuronu.
3. Vícevrstvé topologie. Metoda Backpropagation. Parametrická Backpropagation.
4. Implementace neuronů s intervalovým stavem excitace. Zobecnělá metoda Backpropagation pro neuronové sítě s neurčitostí.
5. Rekuretní vícevrstvé neuronové sítě.
6. Kohonenovo učení a samoorganizující se neuronové sítě. LVQ modely a Counter-propagation.
7. Hopfieldovy sítě. Boltzmannův stroj. Dvousměrná asociativní paměť.
8. Využití Hopfieldových sítí v úlohách s omezujícími podmínkami.
9. Adaptivní rezonanční teorie.
10. Využití genetických algoritmů v adaptaci neuronových sítí. Objektově-orientovaný přístup k modelování neuronových sítí.
Cvičení(PC učebna):
1. Modely neuronů. Neuron 1.generace. Neurony 2.generace - perceptron.
2. Adaptace perceptronu. Hebbův algoritmus. Widrow-Hoffovo učení lineárního neuronu.
3. Vícevrstvé topologie. Metoda Backpropagation. Parametrická Backpropagation.
4. Implementace neuronů s intervalovým stavem excitace. Zobecnělá metoda Backpropagation pro neuronové sítě s neurčitostí.
5. Rekuretní vícevrstvé neuronové sítě.
6. Kohonenovo učení a samoorganizující se neuronové sítě. LVQ modely a Counter-propagation.
7. Hopfieldovy sítě. Boltzmannův stroj. Dvousměrná asociativní paměť.
8. Využití Hopfieldových sítí v úlohách s omezujícími podmínkami.
9. Adaptivní rezonanční teorie.
10. Využití genetických algoritmů v adaptaci neuronových sítí. Objektově-orientovaný přístup k modelování neuronových sítí.
1. Modely neuronů. Neuron 1.generace. Neurony 2.generace - perceptron.
2. Adaptace perceptronu. Hebbův algoritmus. Widrow-Hoffovo učení lineárního neuronu.
3. Vícevrstvé topologie. Metoda Backpropagation. Parametrická Backpropagation.
4. Implementace neuronů s intervalovým stavem excitace. Zobecnělá metoda Backpropagation pro neuronové sítě s neurčitostí.
5. Rekuretní vícevrstvé neuronové sítě.
6. Kohonenovo učení a samoorganizující se neuronové sítě. LVQ modely a Counter-propagation.
7. Hopfieldovy sítě. Boltzmannův stroj. Dvousměrná asociativní paměť.
8. Využití Hopfieldových sítí v úlohách s omezujícími podmínkami.
9. Adaptivní rezonanční teorie.
10. Využití genetických algoritmů v adaptaci neuronových sítí. Objektově-orientovaný přístup k modelování neuronových sítí.
Cvičení(PC učebna):
1. Modely neuronů. Neuron 1.generace. Neurony 2.generace - perceptron.
2. Adaptace perceptronu. Hebbův algoritmus. Widrow-Hoffovo učení lineárního neuronu.
3. Vícevrstvé topologie. Metoda Backpropagation. Parametrická Backpropagation.
4. Implementace neuronů s intervalovým stavem excitace. Zobecnělá metoda Backpropagation pro neuronové sítě s neurčitostí.
5. Rekuretní vícevrstvé neuronové sítě.
6. Kohonenovo učení a samoorganizující se neuronové sítě. LVQ modely a Counter-propagation.
7. Hopfieldovy sítě. Boltzmannův stroj. Dvousměrná asociativní paměť.
8. Využití Hopfieldových sítí v úlohách s omezujícími podmínkami.
9. Adaptivní rezonanční teorie.
10. Využití genetických algoritmů v adaptaci neuronových sítí. Objektově-orientovaný přístup k modelování neuronových sítí.