Аннотация к РП

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.»
Кафедра «Системы искусственного интеллекта»
Аннотация к РП
по дисциплине
М.2.3.1.2 «Нейронные сети и нейрокомпьютеры»
направления подготовки 221000.68
«Мехатроника и робототехника»
форма обучения – очная
курс – 4
семестр – 8
часов в неделю – 4
всего часов – 162
в том числе:
лекции – 36
практические занятия – 36
самостоятельная работа – 90
экзамен – 8 семестр
курсовая работа – 8 семестр
Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры
«17» сентября 2013 года,
протокол № 2
Зав. кафедрой _______ / Глазков В.П. /
Рабочая программа утверждена на заседании
УМКС/УМКН
«17» сентября 2013 года,
протокол № 2
Председатель УМКС/УМКН _______ / Глазков В.П. /
Саратов 2013
1. Цели и задачи дисциплины
Цель изучения дисциплины «Нейронные сети нейрокомпьютеры» состоит
в обучении студентов основным принципам построения нейронных сетей, базовых
архитектур, освоению основных правил и алгоритмов обучения, процедур оценки
параметров работы сети, программных и аппаратных средств реализации
нейронных сетей.
Задачи изучения дисциплины является освоение методики решения
робототехнических и мехатронных задач с использованием аппарата нейронных
сетей. На основе полученный знаний, студент должен уметь корректно выбирать
структуры нейронной сети для решения поставленной задачи, т.е. подбирать
необходимый тип нейронной сети и алгоритм ее обучения, оценивать параметры
обучения и точность работы сети.
2. Место дисциплины в структуре ООП ВПО
«Нейронные сети нейрокомпьютеры» входит в цикл математических и
естественнонаучных дисциплин по выбору по направлению подготовки бакалавров
«Мехатроника и робототехника». Изучению дисциплины «Нейронные сети
нейрокомпьютеры» должно предшествовать освоение дисциплин «Математика»,
«Информатика», «Численные методы в робототехнике», «Теория автоматического
управления», «Методы искусственного интеллекта». Материалы дисциплины
используются в преддипломной практиках и при дипломном проектировании.
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих
компетенций (согласно ФГОС):
Наименование компетенции
Код компетенции
- разрабатывать математические модели составных частей
объектов профессиональной деятельности методами теории
автоматического управления;
- применять необходимые для построения моделей знания
принципов действия и математического описания
составных частей мехатронных и робототехнических
систем
(информационных,
электромеханических,
электрогидравлических, электронных элементов и средств
вычислительной техники);
- реализовывать модели средствами вычислительной
техники;
- определять характеристики объектов профессиональной
деятельности по разработанным моделям.
- использует основные законы естественнонаучных
дисциплин в профессиональной деятельности, применяет
методы математического анализа и моделирования,
теоретического и экспериментального исследования
ПК 1
ОК 9
3. Требования к результатам освоения дисциплины
Изучение дисциплины направлено на формирование следующих
требований к уровню подготовки выпускника по направлению подготовки
дипломированного специалиста «Мехатроника и робототехника» ГОС ВПО:
Результатами работы являются сформированные у учащихся знания о
методах и моделях теории нейронных сетей с целью выполнения инженерных
проектов по разработке аппаратных и программных средств робототехнических,
мехатронных и автоматизированных систем различного назначения с
использованием современных методов проектирования.
Студент должен знать модели нейронных сетей и этапы решения задач с их
использованием (формирование обучающего множества, выбор структуры НС,
обучение, тестирование, моделирование), задачи, эффективно решаемые с
использованием нейронных задач, аппаратные и программные средства реализации
нейронных сетей.
Студент должен уметь использовать аппарат нейронных сетей для решения
мехатронных и робототехнических систем (аппроксимация, распознавание образов,
управление, классификация и кластеризация).
Студент должен владеть методами моделирования с использованием
аппарата нейронных сетей, практическими навыками выбора структуры нейронной
сети для решения мехатронных и робототехнических задачи.