PředmětyPředměty(verze: 808)
Předmět, akademický rok 2017/2018
  
Počítačová inteligence - D445009
Anglický název: Computational Intelligence
Zajišťuje: Ústav počítačové a řídicí techniky (445)
Platnost: od 2014
Semestr: letní
Body: letní s.:0
E-Kredity: letní s.:0
Způsob provedení zkoušky: letní s.:
Rozsah, examinace: letní s.:0/0 Jiné [hodiny/týden]
Počet míst: neurčen / neurčen (neurčen)Rozvrh není zveřejněn, proto je tento údaj pouze informativní a může se ještě měnit.
Minimální obsazenost: neomezen
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Pro druh:  
Poznámka: předmět je určen pouze pro doktorandy
student může plnit i v dalších letech
Garant: Procházka Aleš prof. Ing. CSc.
Anotace -
Poslední úprava: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (18.03.2014)

Předmět je zaměřen na problematiku počítačové inteligence včetně konstrukce matematických modelů neuronových sítí a jejich optimalizaci z hlediska potřeb zpracování signálů a adaptivního potlačování jejich rušivých složek. Zvláštní pozornost je dále věnována užití umělých neuronových sítí pro klasifikaci komponent signálů a obrazů. Vybrané případové studie presentované ve výpočetním systému MATLAB jsou zaměřené na analýzu biomedicínských a inženýrských dat.
Výstupy studia předmětu -
Poslední úprava: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (09.09.2015)

Studenti budou umět (i) matematicky modelovat vícevrstvé a rekurentní neuronové sítě, (ii) tvořit matice vzorů pro aplikace umělých neuronových sítí, (iii) optimalizovat matematické modely neuronových sítí pro potřeby klasifikace dat, (iv) využít neuronové sítě pro adaptivní potlačování rušivých složek signálů a pro jejich predikci a (v) navrhovat algoritmické výpočetní prostředí pro klasifikaci dat

Literatura -
Poslední úprava: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (31.08.2015)

Z: S. Haykin: Neural Networks, Prentice Hall, 1999, ISBN 0132733501

D: S. Samarasinghe: Neural Networks for Applied Science and Engineering.

D: Vaseghi S.V.: Multimedia Signal Processing, Wiley, 2007.

Studijní opory -
Poslední úprava: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (31.08.2015)

http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/lectures/ATHENS_DSP.pdf

http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/lectures/SP0_MATLAB_2006EN.pdf

Požadavky ke kontrole studia -
Poslední úprava: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (31.08.2015)

V rámci studia je nutné alternativně předložit publikaci s aplikací vybraných metod počítačové inteligence v oblasti vlastní odborné práce nebo zpracovat 3 projekty v prostředí systému MATLAB/Simulink.

Sylabus -
Poslední úprava: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (31.08.2015)

1. Metody počítačové inteligence ve zpracování dat

2. Architektura umělých neuronových sítí, jejich modelování a optimalizace v prostředí systému MATLAB

3. Učení a verifikace učícího procesu

4. Adaptivní lineární element a jeho využití pro potlačování rušivých složek signálů

5. Vícevrstvé dopředné a rekurentní sítě v predikci časových řad

6. Konstrukce matice vzorů a její využití pro klasifikaci dílčích komponent signálů a obrazů

7. Neuronové sítě s topologií

8. Alternativní metody klasifikace dat

9. Užití neuronových sítí ve zpracování obrazů

10. Neuronové sítě v robotice

11. Vybrané aplikace adaptivního zpracování dat

12: CASE STUDY 1: Potlačování rušivých složek reálných dat

13. CASE STUDY 2: Predikce chování dat

14. CASE STUDY 3: Extrakce vlastní a klasifikace v biomedicíně

Vstupní požadavky
Poslední úprava: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (31.08.2015)

Matematika 1, 2

Studijní prerekvizity - angličtina
Poslední úprava: Procházka Aleš prof. Ing. CSc. (31.08.2015)

Mathematics 1, 2

 
VŠCHT Praha