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.