Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Neuronske mreže (17.E2512)

Matične organizacione jedinice predmeta: Odsek za primenjene računarske nauke i informatiku
Osnovne informacije:
 
Kategorija Teorijsko-metodološki
Uža naučna oblast Primenjene računarske nauke i informatika
Multidisciplinarna Ne
ESPB 6
Cilj:

Upoznavanje studenata sa konceptima, tehnikama i odabranim primerima primene neuronskih mreža.

Ishod:

Razumevanje osnovnih principa i tehnika iz oblasti neuronskih mreža i sposobnost njihove primene u rešavanju različitih vrsta problema.

Sadržaj:

Uvod u neuronske mreže: perceptron, model neurona, backpropagation algoritam, i potpuno povezane mreže. Duboke arhitekture neuronskih mreža: konvolutivne mreže, rekurentne mreže, generativni modeli neuronskih mreža itd. Vizualizacija osobina neuronskih mreža. Algoritmi i tehnike za obučavanje dubokih neuronskih mreža.

Metodologija izvođenja nastave:

Oblici izvođenja nastave su: predavanja, računarske vežbe, izrada domaćih zadataka, i konsultacije. Na predavanjima se, korišćenjem potrebnih didaktičkih sredstava, izlažu sadržaji predmeta i stimuliše se aktivno učešće studenata postavljanjem pitanja. Praktični deo gradiva studenti savladavaju na računarskim vežbama kroz zadatke koje rešavaju uz pomoć asistenta ili samostalno i kroz samostalnu izradu domaćih zadataka.

Literatura:
Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Francois Chollet Deep Learning with Python 2017 Manning Publications Engleski
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep Learning 2017 MIT Press, Cambridge Engleski
Wu, G., Shen, D., Sabuncu, M.R. Machine Learning and Medical Imaging 2016 Elsevier Engleski
Formiranje ocene:
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Usmeni deo ispita Ne Da 50.00
Predmetni projekat Da Da 50.00
Izvođači nastave:
Predavanja
Računarske vežbe
Predavanja