-  Гистограммалар және графика ,  -

КОД ________ 
КРЕДИТ – 3 (2/1/0)
ПРЕРЕКВИЗИТ: Алгоритмдеу және бағдарламалау негіздері, математика, Ықтималдықтар 
теориясы және математикалық статистика 
КУРСТЫҢ МАҚСАТЫ МЕН МІНДЕТІ 
Бұл пәнді оқу мақсаты жасанды нейрондық желілерді құрудың теориялық базисін меңгеру, 
қателіктерді кері тарататын желілерді құрудың математикалық моделін оқып үйрену, 
оқытуды оңтайландыру және жинақтылық әдістерін меңгеру болып табылады. Нейрондық 
желілердің әртүрлі топологияларын зерттеу. 
КУРСТЫҢ ҚЫСҚАША СИПАТТАМАСЫ
Қазіргі уақытта жасанды нейрондық желілер Машиналық оқыту міндеттерінде кеңінен 
таралған. Бұл мамандандырылған процессорларды пайдалана отырып, секундта триллион 
операцияларды орындауға мүмкіндік беретін технологиялық прогреспен оқытудың 
инновациялық үлгілерімен байланысты. Жасанды нейрондық желілер биологиялық 
прототиптерге ұқсас әрекетпен құрылады. Математикалық модель сызықтық алгебра 
операцияларына негізделеді. Нейрондық желілердің сәулетшілері алдында тұрған мәселелер-
бұл пәндік саланың талаптарына және міндеттерді шешуге барынша жауап беретін модельді 
таңдау. Жасанды нейрондық желілердің жаңа топологияларын модельдеу процесі көп 
еңбекті қажет ететін міндет болып табылады, бірақ мұндай желілерді оқыту және 
оңтайландыру, сондай-ақ жұмысқа қабілеттілікті тестілеу еңбек сыйымдылығы аз емес. 
КУРСТЫ АЯҚТАҒАННАН КЕЙІНГІ БІЛІМІ, БІЛІКТІЛІГІ, ДАҒДЫЛАРЫ 
Курсты өту нәтижесінде білім алушы жасанды нейрондық желілер туралы базалық білім 
алады. Қарапайым персептронның, көп қабатты нейрондық желінің моделін жасауды үйрену. 
Оқыту моделдерін және жинақтылық мәселелерін зерттеу. Белгілер кеңістігінің өлшемдік 
мәселелерімен танысу. Бұл курс машиналық оқытуда практикалық дағдыларды қолдануды 
жалғастыру үшін теориялық негіз болып табылады. 

жүктеу/скачать 1,68 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: