ПРИЛОЖЕНИЕ

1.	Курс естественно-научного содержания: Нейронные сети в мехатронике
2.	Преподаватель: профессор Голубев Юрий Филиппович
3.	Аннотация курса: Дается элементарное введение в теорию искусственных нейронных сетей. Представлены принципы их структурной организации. Изложены нейросетевые подходы к решению типовых задач классификации, цифровой обработки сигналов, сжатия информации, интерполяции и экстраполяции функций, ассоциативного поведения, оптимизации. Сформулированы и основаны методы обучения нейронных сетей, применяемые для различных уровней интеллектуального управления мехатронными системами. Формулируются принципы глубокого обучения нейронных сетей. Дается понятие сверточных и рекуррентных нейронных сетей, автокодировщиков. Представлены основные нейросетевые принципы распознавания изображений, создания автопереводчиков и формирования текстов. Приводятся адаптивные варианты градиентного спуска для обучения нейросетей.
4.	Тематическое содержание курса:

Тема 1	Введение в предметную область.	
Тема 2	Формальный нейрон.	
Тема 3	Возможности одного нейрона.	
Тема 4	Однослойная нейронная сеть.	
Тема 5	Многослойные нейронные сети.	
Тема 6	Конструирование нейронных сетей. Сверточные и рекуррентные нейронные сети, автокодировщики. Основные принципы распознавания изображений.	
Тема 7	Правила обучения нейронных систем.	
Тема 8	Задача классификации, обучение перцептрона.	
Тема 9	Метод Хебба супервизорного обучения.	
Тема 10	Базовый алгоритм обратного распространения и проблема исчезающих градиентов.	
Тема 11	Интерполяция функций нейонными сетями.	
Тема 12	Экстраполяция функций нейронными сетями.	
Тема 13	Вариации алгоритма обратного распространения.	
Тема 14	Ассоциативное обучение.	
Тема 15	Соревновательные сети.	
Тема 16	Сеть Хопфилда.	
Тема 17*	Обучение сетей типа «Инстар» и «Аутстар».	
* - если специальный курс читается в нечетном семестре (продолжительность нечетного семестра 18 недель, четного семестра 17 недель).

5.	Типовые контрольные задания или иные материалы, необходимые для оценки результатов обучения, характеризующих этапы формирования компетенций.
Вопросы к экзамену соответствуют темам в содержании курса. На лекциях студентам даются задачи для самостоятельного решения, которые в дальнейшем включаются в экзаменационные билеты наряду с вопросами. Экзаменационный билет состоит из одного вопроса и одной задачи.
Примеры экзаменационных задач:
1. Построить нейронную сеть для решения задачи оптимального быстродействия.
2. Построить нейронную сеть для решения задачи коммивояжера.
3. Построить нейронную сеть для классификации линейно неразделимых плоских объектов.
4. Построить нейронную сеть для удаления помех при передаче сигнала.
5. Построить нейронную сеть для устранения эхо-сигнала.
6. Построить нейронную сеть для решения задачи сортировки товаров.

Типовое содержание билета:
1.	Теоретический вопрос по содержанию какой-нибудь темы.
2.	Построить нейронную сеть для решения конкретной задачи: например, прогноз погоды, оптимальное быстродействие, решение задачи коммивояжера, распознавание объектов, выбор управления в зависимости от вариаций входа в сеть, краткосрочный прогноз погоды и т.д.
6.	Ресурсное обеспечение:
•	Перечень основной учебной литературы:
1.	Голубев Ю.Ф. Нейросетевые методы в мехатронике. Учеб. пособие. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2007. 157 с.
•	Перечень дополнительной учебной литературы:
1.	Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4: Учеб. пособие для вузов/ Общ. ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖИР, 2001. 256 с.
2.	Сигеру Омату, Марзуки Халид, Рубин Юсоф Нейроуправление и его приложения. Пер. англ. Н.В. Батина/ Общ. ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖИР, 2000. 272 с.
3.	Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория механизмов мозга. М.: Мир, 1965. 480 с.
4.	Кохонен Т. Ассоциативная память. М.: Мир, 1980.
5.	Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления. Кн. 8: Учеб. пособие для вузов/ Общ. ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖИР, 2002. 480 с.
•	Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»:
1.	https://habrahabr.ru/post/143668/
2.	www.neuroproject.ru/neuro.php
3.	https://basegroup.ru/community/articles/math
4.	https://habrahabr.ru/post/134998/
5.	www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html