|
TANULÓRENDSZEREK I:
Mesterséges neuronhálók
Elöadó:
Lörincz
András
Jelentkezés: alorincz@matavnet.hu
Háttéranyagok: www.inf.elte.hu/~lorincz
Heti 2
óra
Tartalom:
A mesterséges
neuronhálók története
Matematikai
alapozás
Tanulási
eljárások: lokális tanulás,
mintavételezéssel történö
tanulás
Függvényapproximáció
Valószinüségi
inferencia
Vak
módszerek
Hálózat hierachiák
Alkalmazások és biológiai
relevancia
AJÁNLOTT:
programtervezöknek,
matematikusoknak,
informatikusoknak,
fizikusoknak,
vegyészeknek.
Az elöadás a jelentkezök
tudásához igazodik.Lehetséges, hogy
párhuzamosan két elöadás lesz. Szükséges:
alapfokú lineáris algebra és
valószinüségszámitási
ismeretek
Az
elöadás anyaga a hálózaton kerül
terjesztésre
| 
