Схема розділу
-
Нейронна мережа. Біологічний прототип.Навчання з учителем (кероване навчання, англ. supervised learning).
Навчання без учителя (англ. unsupervised learning).
-
Проблема лінійного розподілу в НМ.
Навчання багатошарових НМ. Алгоритм зворотного поширення.
Навчання багатошарової НМ без учителя.
-
Логічно прозорі НМ. НМ зустрічного поширення.
Навчання мережі Гросберга і функціонування НМЗП.
-
Нейронні мережі Хопфілда і Хеммінга.
Застосування НМ Хопфілда для рішення задачі комівояжера.
Двонаправлена асоціативна пам'ять (ДАП). Кодування асоціації. -
Навчання Коші і Больцмана..Обмежена машина Больцмана.
Глибинне навчання.
Програмне забезпечення глибинного навчання.
Навчання з підкріпленням (англ. reinforcement learning)
-
Методи глибокого навчання.
Попереднє навчання НМ. Обмежена машина Больцмана.
Ініціалізація Ксав’є.
Ініціалізація Хе.
Методи побудови функції приналежності.
-
Архітектура згорткових нейронних мереж.
Архітектура рекуренних нейронних мереж.
Сучасні архітектури НМ.
Програмне забезпечення глибоких НМ
-
Концепція Data Science.
Побудова систем, орієнтованих на аналіз даних
. Моделі даних, Гібридна модель сховища даних.
Сховище Microsoft Data Analyses Service.
Методи аналітичної обробки даних
Data Mining. Основи Big Data
. Концепція MapReduce. Аналіз асоціативних правил.
Навчання асоціативних правил.