rpd000005511 (161700 (24.04.03).М4 Динамика полета и управление движением летательных аппаратов)
Описание файла
Файл "rpd000005511" внутри архива находится в следующих папках: 161700 (24.04.03).М4 Динамика полета и управление движением летательных аппаратов, 161700.М4. Документ из архива "161700 (24.04.03).М4 Динамика полета и управление движением летательных аппаратов", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "вступительные экзамены" из 9 семестр (1 семестр магистратуры), которые можно найти в файловом архиве МАИ. Не смотря на прямую связь этого архива с МАИ, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "остальное", в предмете "магистратура" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "rpd000005511"
Текст из документа "rpd000005511"
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Московский авиационный институт
(национальный исследовательский университет)
УТВЕРЖДАЮ
Проректор по учебной работе
______________Куприков М.Ю.
“____“ ___________20__
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ (000005511)
Основы нейроинформатики
(указывается наименование дисциплины по учебному плану)
Направление подготовки | Баллистика и гидроаэродинамика | |||||
Квалификация (степень) выпускника | Магистр | |||||
Программа подготовки | Динамика полета и управление движением летательных аппаратов | |||||
Форма обучения | очная | |||||
(очная, очно-заочная и др.) | ||||||
Выпускающая кафедра | 106 | |||||
Обеспечивающая кафедра | 106 | |||||
Кафедра-разработчик рабочей программы | 106 | |||||
Семестр | Трудоем-кость, час. | Лек-ций, час. | Практич. занятий, час. | Лаборат. работ, час. | СРС, час. | Экзаменов, час. | Форма промежуточного контроля |
2 | 72 | 14 | 0 | 20 | 38 | 0 | Зч |
Итого | 72 | 14 | 0 | 20 | 38 | 0 |
Москва
2011 г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
Разделы рабочей программы
-
Цели освоения дисциплины
-
Структура и содержание дисциплины
-
Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
-
Материально-техническое обеспечение дисциплины
Приложения к рабочей программе дисциплины
Приложение 1. Аннотация рабочей программы
Приложение 2. Cодержание учебных занятий
Приложение 3. Прикрепленные файлы
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки 161700 Баллистика и гидроаэродинамика
Авторы программы :
Тюменцев Ю.В. | _________________________ |
Заведующий обеспечивающей кафедрой 106 | _________________________ |
Программа одобрена:
Заведующий выпускающей кафедрой 106 _________________________ | Декан выпускающего факультета 1 _________________________ |
-
ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью освоения дисциплины Основы нейроинформатики является достижение следующих результатов образования (РО):
N | Шифр | Результат освоения |
Перечисленные РО являются основой для формирования следующих компетенций: (в соответствии с ФГОС ВПО и требованиями к результатам освоения основной образовательной программы (ООП))
N | Шифр | Компетенция |
1 | ОК-1 | Владеет культурой мышления, способностью к анализу и синтезу, критическому мышлению, обобщению, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения, принятию и аргументированному отстаиванию решений |
2 | ОК-3 | Способен и готов к творческой адаптации к конкретным условиям выполняемых задач и их инновационным решениям, способен порождать новые идеи |
3 | ОК-15 | Владеет навыками работы с компьютером как средством решения различных задач и управления информацией |
4 | ПК-4 | Способен формировать технические задания и участвовать в разработке методов и программных средств расчетно-проектных работ по направлению подготовки 161700 Баллистика и гидроаэродинамика; способен контролировать качество разрабатываемых программных продуктов |
5 | ПК-21 | Способен применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий, а также современные информационные, компьютерные технологии |
6 | ПК-30 | Готов к разработке модулей для систем автоматизированного проектирования объектов различного назначения, обоснованию выбора аппаратно-программных средств автоматизации и информатизации процесса проектирования |
7 | ПК-31 | Способен выполнять работы по созданию программ, баз данных и комплексов программ автоматизированных информационных систем в области баллистики и гидроаэродинамики |
8 | ПК-34 | Готов разрабатывать технические задания на проектирование программного обеспечения задач специальности |
9 | ПК-35 | Готов к разработке методик реализации и сопровождения программных продуктов |
10 | ПК-36 | Способен проводить тестирование программных продуктов и баз данных для задач специальности |
11 | ПСК-5 | Владеет навыками программирования на алгоритмических языках высокого уровня и способен разрабатывать специализированные программы для ЭВМ для решения задач специальности. |
-
СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетных(ые) единиц(ы), 72 часа(ов).
Модуль | Раздел | Лекции | Практич. занятия | Лаборат. работы | СРС | Всего часов | Всего с экзаменами и курсовыми |
Основы нейроинформатики | Основные понятия нейроинформатики | 4 | 0 | 0 | 7 | 11 | 72 |
Однослойные искусственные нейронные сети | 2 | 0 | 4 | 6 | 12 | ||
Многослойные искусственные нейронные сети | 4 | 0 | 4 | 9 | 17 | ||
Другие виды нейросетевых моделей | 4 | 0 | 12 | 16 | 32 | ||
Всего | 14 | 0 | 20 | 38 | 72 | 72 |
-
Содержание (дидактика) дисциплины
В разделе приводится полный перечень дидактических единиц, подлежащих усвоению при изучении данной дисциплины.
- 1. Принципиальные недостатки традиционных математических и компьютерных моделей, возможности НС-моделирования по устранению этих недостатков
- 2. Типовые задачи НС-моделирования
- 3. Важнейшие идеи нейросетевого моделирования
- 4. Персептрон Розенблатта и его обучение
- 5. Постулат Хебба и правило обучения Хебба
- 6. Правило Уидроу-Хоффа и сеть ADALINE
- 7. Применения правила Уидроу-Хоффа и сети ADALINE
- 8. Элементы искусственных нейронных сетей
- 9. Многослойные сети прямого распространения в задачах классификации
- 10. Многослойные сети прямого распространения в задачах аппроксимации функций
- 11. Схема процесса обучния сетей прямого распространения
- 12. Общая схема алгоритма обратного распространения ошибки
- 13. Вывод выражений для корректировки синаптических весов
- 14. Графическая форма алгоритма обратного распространения ошибки
- 15. Возможности применение сетей прямого распространения.
- 16. Проблемы, возникающие при обучении сетей
- 17. Альтернативные варианты алгоритма обратного распространения ошибки на основе методов первого порядка
- 18. Альтернативные варианты алгоритма обратного распространения ошибки на основе методов второго порядка
- 19. Класс локально-рецептивных сетей, свойства и использование
- 20. Сети радиальных базисных функций и их обучение
- 21. Рекуррентные искусственные нейронные сети
- 22. Модель NARX
- 23. Нейросетевые модели с соревновательным обучением -- основные понятия
- 24. Самоорганизующаяся карта Кохонена
- 25. Обучающееся векторное квантование
-
Лекции
№ п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Тема лекции | Дидакт. единицы |
1 | 1.1.Основные понятия нейроинформатики | 2 | Математические и компьютерные модели, основанные на использовании искусственных нейронных сетей | 1, 2 |
2 | 1.1.Основные понятия нейроинформатики | 2 | Типовые задачи | 2 |
3 | 1.2.Однослойные искусственные нейронные сети | 2 | Однослойные искусственные нейронные сети | 3, 4, 5, 6, 7 |
4 | 1.3.Многослойные искусственные нейронные сети | 2 | Многослойные сети прямого распространения | 9, 10, 11, 8 |
5 | 1.3.Многослойные искусственные нейронные сети | 2 | Обучение и использование многослойных сетей | 13, 14, 15, 16, 17, 18 |
6 | 1.4.Другие виды нейросетевых моделей | 2 | Локально-рецептивные и рекуррентные сети | 19, 20, 21, 22 |
7 | 1.4.Другие виды нейросетевых моделей | 2 | Сети с соревновательным обучением | 23, 24, 25 |
Итого: | 14 |
-
Практические занятия
№ п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Тема практического занятия | Дидакт. единицы |
Итого: |
-
Лабораторные работы
№ п/п | Раздел дисциплины | Наименование лабораторной работы | Наименование лаборатории | Объем, часов | Дидакт. единицы |
1 | 1.2.Однослойные искусственные нейронные сети | Персептрон Розенблатта и линейные сети | 4 | 4, 5, 6, 7 | |
2 | 1.3.Многослойные искусственные нейронные сети | Многослойные сети и алгоритм обратного распространения ошибки | 4 | 9, 10, 12, 13, 16 | |
3 | 1.4.Другие виды нейросетевых моделей | Сети с радиально-базисными элементами | 4 | 19, 20 | |
4 | 1.4.Другие виды нейросетевых моделей | Сети с обратными связями | 4 | 21, 22 | |
5 | 1.4.Другие виды нейросетевых моделей | Сети Кохонена | 4 | 23, 24, 25 | |
Итого: | 20 |
-
Типовые задания
№ п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Наименование типового задания |
Итого: |
-
Курсовые работы и проекты по дисциплине
-
Рубежный контроль
-
Промежуточная аттестация
1. Зачет