http___fmi-plovdiv.org_index.jsp_id_3395_ln_1_1.xml
http___lakm.us_thesit_323_perhaps-the-greatest-problem-that-is-fac_.xml
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 2.1 2.2
В учебната дисциплина се разглеждат основите на изкуствените невронни мрежи. Целта е студентите да придобият знания и умения за практическото моделиране и използване на неврон-ните мрежи при изграждане на софтуерни системи с изкуствен интелект. В курса се дават начал-ни математически познания, свързани с теорията на изкуствените неврони мрежи. Разглеждат се архитектурата на различни типове невронни мрежи, алгоритми за обучение и самообучение на невронни мрежи. Специално внимание се отделя на проектирането на невронни мрежи за реша-ване на различни задачи. При практическото обучение студентите се научават да моделират и използват невронни мрежи в софтуерната среда MatLab. ПРЕДВАРИТЕЛНИ ИЗИСКВАНИЯ: Студентите трябва да имат знания и умения, съответст-ващи на Държавните изисквания за средните училища в България по информатика и информа-ционни технологии. Необходимо е да са преминали базов курс на обучение по Висша математи-ка и да знаят добре поне един език за програмиране.
1.1 4.1 4.2 4.3 5.1
Arif Perhaps the greatest problem that is faced in most attempts to use artificial neural networks for ecological applications is that the quantity of data is often very limited. Although there are a few cases where large amounts of data are available, as in the case of remote sensing or observations based on automatic telemetry, it is far more common to have to deal with limited and irregularly spaced data, and the data may not always be strictly comparable due to variations in environmental conditions between sampling periods. In most situation the collection of field data is both time-consuming and expensive. Since the training and testing of neural networks is very data-intensive, this poses serious obstacles to the development of neural network applications in ecology.