Fakulta informačních technologií VUT v Brně

Detail předmětu

Soft Computing

SFC Ak. rok 2008/2009 zimní semestr 5 kreditů

Soft computing je zastřešující název (který nemá použitelný český překlad) pro netradiční technologie, resp. přístupy k řešení obtížných problémů. Obsah předmětu je ve shodě s významem jeho názvu následující: Tolerance pro nepřesnost a neurčitost jako základní atributy teorií soft computing. Neuronové sítě. Fuzzy logika. Genetické algoritmy. Pravděpodobnostní usuzování. Hrubé množiny. Chaos.  Hybridní přístupy (kombinace neuronových sítí, fuzzy logiky a genetických algoritmů) .

Garant předmětu

Jazyk výuky

česky, anglicky

Zakončení

zkouška (písemná)

Rozsah

26 hod. přednášky, 26 hod. projekty

Bodové hodnocení

55 zkouška, 20 půlsemestrální test, 25 projekty

Zajišťuje ústav

Přednášející

Cvičící

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

Studenti se důkladně seznámí se základy teorií soft computing a budou tak schopni navrhovat programové systémy využívající těchto teorií k řešení různých praktických problémů.

Dovednosti, znalosti a kompetence obecné

Studenti si uvědomí důležitost tolerance nepřesnosti a neurčitosti pro konstrukci robustních a levných inteligentních zařízení.

Cíle předmětu

Seznámit studenty se základy teorií soft computing, tj. se základy teorií netradičních technologií a přístupů k řešení obtížných problémů reálného světa, především se základy umělých neuronových sítí, fuzzy množin a fuzzy logiky a genetických algoritmů.

Literatura studijní

  1. Aliev,R.A, Aliev,R.R.: Soft Computing and its Application, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2001, ISBN 981-02-4700-1
  2. Mehrotra, K., Mohan, C., K., Ranka, S.: Elements of Artificial Neural Networks, The MIT Press, 1997, ISBN 0-262-13328-8
  3. Munakata, T.: Fundamentals of the New Artificial Intelligence, Springer-Verlag New York, Inc., 2008. ISBN 978-1-84628-838-8

Literatura referenční

  1. Aliev,R.A, Aliev,R.R.: Soft Computing and its Application, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2001, ISBN 981-02-4700-1
  2. Cordón, O., Herrera, F., Hoffman, F., Magdalena, L.: Genetic Fuzzy systems, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2001, ISBN 981-02-4016-3
  3. Kecman, V.: Learning and Soft Computing, The MIT Press, 2001, ISBN 0-262-11255-8
  4. Mehrotra, K., Mohan, C., K., Ranka, S.: Elements of Artificial Neural Networks, The MIT Press, 1997, ISBN 0-262-13328-8
  5. Munakata, T.: Fundamentals of the New Artificial Intelligence, Springer-Verlag New York, Inc., 1998. ISBN 0-387-98302-3
  6. Rutkowski, L.: Flexible Neuro-Fuzzy Systems, Kluwer Academic Publishers, 2004, ISBN: 1-4020-8042-5
  7. Zaknih, A.: Neural Networks for Intelligent Signal Processing, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2003, ISBN 981-238-305-0

Osnova přednášek

  1. Úvod, vysvětlení pojmu soft computing. Význam tolerance nepřesnosti a neurčitosti.
  2. Biologický a umělý neuron, neuronové sítě. Adaline a Perceptron. Neuronové sítě Madaline a BP (Back Propagation).
  3. Neuronové sítě s proměnnou topologií. 
  4. Neuronové sítě RBF, RCE. Topologicky organizované neuronové sítě, soutěživé učení, Kohonenovy mapy.
  5. Neuronové sítě CPN, LVQ, ART, Neocognitron.
  6. Neuronové sítě jako asociativní paměti (Hopfield, BAM, SDM).
  7. Řešení optimalizačních problémů neuronovými sítěmi. Stochastické neuronové sítě, Boltzmannův stroj.
  8. Fuzzy množiny, fuzzy logika, fuzzy inference.
  9. Genetické algoritmy.
  10. Pravděpodobnostní usuzování.
  11. Hrubé množiny.
  12. Chaos.
  13. Hybridní přístupy (neuronové sítě, fuzzy logika, genetické algoritmy).

Osnova ostatní - projekty, práce

Individuální projekt - řešení konkrétního problému (klasifikace, optimalizace, asociace, řízení)

Průběžná kontrola studia

  1. Půlsemestrální písemný test
  2. Individuální projekt
Nahoru