2
Sven Lončarić Neuronske mreže: Uvod 0-1 Neuronske mreže Prof. dr. sc. Sven Lončarić Fakultet elektrotehnike i računarstva [email protected] http://ipg.zesoi.fer.hr Struktura nastave WWW poslužitelj predmeta sadrži sve nastavne materijale i upute za izradu projekta: http://nm.zesoi.fer.hr Elementi ocjenjivanja: Tri kontrolne zadaće Laboratorijske vježbe Timski projekt Pregled predavanja Uvod Proces učenja Asocijativna memorija Jednoslojni perceptron LMS algoritam Višeslojne mreže Radijalne mreže Mreže s povratnom vezom Samoorganizirajuće mreže Genetički algoritmi Programska podrška Neuroračunala Laboratorijske vježbe MATLAB + Neural Networks toolbox Primjeri ilustriraju: teoretske koncepte praktične primjene Laboratorijske vježbe su obavezne Rad na laboratorijskim vježbama doprinosi konačnoj ocjeni s 20 % Nastava Studenti su dužni redovito prisustvovati predavanjima i laboratorijskim vježbama Izostanak s jedne laboratorijske vježbe zbog opravdanih razloga moguće je nadoknaditi Neredovito pohađanje nastave može biti kažnjeno s negativnim bodovima (-10 %) Timski projekt Upute za izradu timskih projekata na web stranicama predmeta Svrha: proširivanje znanja o neuronskim mrežama i stjecanje iskustva u timskom radu U okviru projekta timovi trebaju: istražiti određenu temu (literatura, Internet) razviti programsku podršku napisati pismeni izvještaj o projektu prezentirati projekt ostalim studentima i nastavniku Projekt doprinosi konačnoj ocjeni s 20 %

neuro00

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: neuro00

Sven LončarićNeuronske mreže: Uvod

0-1

Neuronske mreže

Prof. dr. sc. Sven Lončarić

Fakultet elektrotehnike i rač[email protected]://ipg.zesoi.fer.hr

Struktura nastaveWWW poslužitelj predmeta sadrži sve nastavne materijale i upute za izradu projekta:

http://nm.zesoi.fer.hr

Elementi ocjenjivanja: Tri kontrolne zadaće Laboratorijske vježbeTimski projekt

Pregled predavanjaUvodProces učenjaAsocijativna memorijaJednoslojni perceptronLMS algoritamVišeslojne mrežeRadijalne mreže

Mreže s povratnom vezomSamoorganizirajuće mrežeGenetički algoritmiProgramska podrškaNeuroračunala

Laboratorijske vježbeMATLAB + Neural Networks toolboxPrimjeri ilustriraju:

teoretske konceptepraktične primjene

Laboratorijske vježbe su obavezneRad na laboratorijskim vježbama doprinosi konačnoj ocjeni s 20 %

NastavaStudenti su dužni redovito prisustvovati predavanjima i laboratorijskim vježbamaIzostanak s jedne laboratorijske vježbe zbog opravdanih razloga moguće je nadoknaditiNeredovito pohađanje nastave može biti kažnjeno s negativnim bodovima (-10 %)

Timski projektUpute za izradu timskih projekata na web stranicama predmetaSvrha: proširivanje znanja o neuronskim mrežama i stjecanje iskustva u timskom raduU okviru projekta timovi trebaju:

istražiti određenu temu (literatura, Internet)razviti programsku podrškunapisati pismeni izvještaj o projektuprezentirati projekt ostalim studentima i nastavniku

Projekt doprinosi konačnoj ocjeni s 20 %

Page 2: neuro00

Sven LončarićNeuronske mreže: Uvod

0-2

Kontrolne zadaćeTri kontrolne zadaćePotiču kontinuitet radaOslobađaju od klasičnog finalnog ispitaSvaka od tri kontrolne zadaće doprinosi konačnoj ocjeni s 20 %

Način ocjenjivanjaUkupno 100 bodova:

Prva kontrolna zadaća 20 %Druga kontrolna zadaća 20 %Treća kontrolna zadaća 20 %Individualni projekt 20 %Laboratorijske vježbe 20 %

Konačna ocjena dobiva se po sljedećoj skali:− 92-100 bodova: ocjena 5− 83-91 bodova: ocjena 4− 74-82 bodova: ocjena 3− 65-73 bodova: ocjena 2

KonzultacijeProf. dr.sc. Sven Lončarić

D119Četvrtak 10-12 sati ili po dogovoruE-mail: [email protected]: 6129-891

Vjekoslav Levačić, dipl.ing.D107Srijeda 10-12 sati ili po dogovoruE-mail: [email protected]: 6129-970

LiteraturaS. Lončarić, Neuronske mreže, predavanja http://nm.zesoi.fer.hrS. Haykin, Neural Networks, A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 1994 J. A. Anderson, An Introduction to Neural Networks, MIT Press, 1995 J. Hertz, A. Krogh, R. G. Palmer, Introduction to the Theory of Neural Computation, Addison-Wesley, 1991