Neurónové siete AIL002

• Sylabus
• Slidy k prednáške:
1. Úvod
2. Perceptron
3. Vrstevnaté neuronové sítě
4. Interní reprezentace znalostí
5. Vrstevnaté neuronové sítě – analýza vlastností
6. Asociativní paměti
7. Asociativní paměti – BAM a Hopfieldův model
8. Učení bez učitele
9. Kohonenovy mapy a hybridní modely
10. Genetické algoritmy
• Cvičenie
• Prezentácie zápočtových projektov

Materiály na cvičenie k prednáške

• úvod do MATLABu v HTML a jeho zdrojový kód pre MATLAB v kódovaní cp1250 a kód pre MATLAB v kódovaní utf8
• Pokračovanie úvodu do MATLABu v HTML a jeho zdrojový kód pre MATLAB
• Malý príklad funkcie v HTML a jeho zdrojový kód pre MATLAB
• 1. časť
• 2. časť
• 3. časť
• 4. časť
• 5. časť, odkazuje sa na skript ga.m

Prezentácie zápočtových projektov z cvičenia

• zimný semestrer 2005-06
• zimný semestrer 2006-07

Odkazy

• Prehľadový článok (39 strán) o neurónových sieťach.
• Raul Rojas: Neural Networks - A Systematic Introduction, Springer-Verlag, Berlin, New-York, 1996 (502 p.,350 illustrations).
• Matlab Summary and Tutorial
• Mark S. Gockenbach: A Practical Introduction to Matlab
• The MathWorks: Neural Network Toolbox. Kompletná dokumentácia k toolboxu je voľne stiahnuteľná.
• Octave - klon MATABu s vysokou mierou kompatibility pre Win i Unix. Bouhužiaľ bez IDE.
• Freemat - klon MATABu s vysokou mierou kompatibility pre Win i Unix. Má IDE i s debugerom, ale menej knižníc.
• český průvodce programem Octave
• M. Rusnák: Testovanie hypotéz