| TBMI26 |
Neuronnät och lärande system, 4 p
/
6 hp
/Neural Networks and Learning Systems/
För:
BME
CS
D
I
Ii
IT
KeBi
Y
|
| |
Prel. schemalagd
tid: 56
Rek. självstudietid: 104
|
| |
Utbildningsområde: Teknik
Ämnesgrupp: Elektroteknik Nivå (A-D):D
Huvudområde: Medicinsk teknik, Elektroteknik Nivå (G1,G2,A): A
|
| |
Datavetenskap Kognitionsvetenskap
|
| |
Mål:
Målet är att studenten ska kunna konstruera och tillämpa artificiella neuronnät och andra lärande system för adaptiv dataanalys. Studenten ska kunna tillämpa sådana metoder för att finna meningsfulla samband i multidimensionella signaler där komplexitetsgraden gör traditionella modellbaserade metoder olämpliga eller omöjliga att använda.
Efter kursen ska studenten kunna:
- Redogöra för skillnaden mellan olika inlärningsparadigm
- Implementera och använda några av de vanligaste metoderna inom dessa paradigm
- Välja lämplig metod för ett givet problem.
|
| |
Förkunskaper: (gäller studerande antagna till program som kursen ges inom, se 'För:' ovan) Nödvändiga: Algebra, Flervariabelanalys, Matematisk statistik.
Rekomenderade: Signalbehandling
OBS! Tillträdeskrav för icke programstudenter omfattar vanligen också tillträdeskrav för programmet och ev. tröskelkrav för progression inom programmet, eller motsvarande.
|
| |
Organisation: Föreläsningar, lektioner, laborationer (obligatorisk inlämningsuppgift ingår)
|
| |
Kursinnehåll: Klassificering: mönsterigenkänning, diskriminantfunktioner; Supervised learning: perceptronen, flerskiktsperceptronen, stokastisk gradientsökning, "error backpropagation"; Unsupervised learning: principalkomponentanalys (PCA), kanonisk korrelationsanalys (CCA), "independent component analysis�?� (ICA), "competitive learning�?�, självorganiserande nät (SOM), klustring; Innehållsadresserade minnen: tillståndsrum, Hopfieldminnen; Reinforcement learning: Markov modeller, "Q-learning"; Genetiska metoder: genetiska algoritmer, gener och scheman
|
| |
Kurslitteratur: S. Haykin, Neural Networks, second edition, Prentice Hall 1999
Kurskompendium: exempelsamling, kompletterande material, lab-PM
|
| |
Examination: |
TEN1 LAB1
|
En skriftlig tentamen (U,3,4,5) En laborationskurs (U,G) |
4 hp 2 hp
|
| |
|
|
|