Autonóm következtető és vezérlő rendszerek

Informatika
Sapienta EMTE
6 kredit

Oktatók: Brassai Sándor Tihamér

Jelentkezz!

Nincs felvehető kurzusidőpont.

Lezárt időpontok

2023/24/2
Magyar
2024. február 11.2024. május 18.
2024. február 5.
 – 
2024. február 25.
2023/24/1
Magyar
2023. szeptember 10.2023. december 16.
2023. augusztus 27.
 – 
2023. szeptember 10.
2022/23/2
Magyar
2023. március 5.2023. június 4.
2023. február 19.
 – 
2023. március 5.
2022/23/1
Magyar
2022. szeptember 11.2022. december 11.
2022. augusztus 28.
 – 
2022. szeptember 11.
2021/22/2
Magyar
2022. február 13.2022. május 15.
2022. január 30.
 – 
2022. február 13.
2021/22/1
Magyar
2021. október 15.2022. január 16.
2021. október 3.
 – 
2021. október 15.

Kedvcsináló

Fedezd fel a lágy számítás alapjait, a fuzzy logikát, fuzzy következtető rendszereket, adaptív neuro fuzzy következtető rendszereket, mesterséges neurális hálózatokat, megerősítéses tanulást és hardver alapú neuronhálózatok megvalósítását. Csatlakozz hozzánk, hogy elsajátítsd az autonóm irányítórendszerek csúcstechnológiáit!

Leírás

Az előadás sorozatban a hallgatók megismerkednek a lágy számítások- , fuzzy logika alapjaival, fuzzy következtető rendszerekkel, adaptív neuro fuzzy következtető rendszerekkel, mesterséges neurális hálózatokkal, megerősítése tanítással valamint a neuronhálók hardver alapú megvalósításával. A tantárgy célja a softcomputing módszerek, intelligens irányítási rendszerek áttekintése, elsajátítása. A kurzus hallgatását követően a diákok megismerkednek a fuzzy és neuro fuzzy következtető rendszerek irányítási feladatokban való alkalmazásával, a különböző típusú neuronhálóknak irányítási és rendszer modellezési feladatokban való alkalmazásával. A hallgatók képesek lesznek a konvoluciós neuronhálókat konkrét feladatokban alkalmazni. Elsajátítják a megerősítő tanítási algoritmusok alapjait és különböző feladatokban való alkalmazási lehetőségeit. Betekintést nyernek a neuronhálók hardver alapú megvalósítás részleteibe.

Tanmenet

  1. Soft computing (lágy számítások) bevezető
  2. Fuzzy logika alapok
  3. Fuzzy következtető rendszerek (Mamdani típusú következtető rendszer)
  4. Takagi Sugeno következtető rendszer
  5. Adaptív neuro-fuzzy követekztető rendszer
  6. Mesterséges neurális hálózatok (Előrecsatolt többrétegű hálózatok)
  7. Radiális bázisfüggvény hálózatok
  8. Nem felügyelt tanítású hálózatok, Kohonen háló
  9. Konvolúciós neuronhálók
  10. Megerősítő tanítás
  11. Neurális hálózatok hardveres megvalósítása
Létrehozva: 2021. 10. 01, utoljára módosítva: 2023. 08. 25.

Óbudai Egyetem © Copyright 2017-2023. Minden jog fenntartva.