TRƯỜng đẠi học bách khoa chưƠng trình đÀo tạo tiến sĩ chuyên ngành bảN ĐỒ, viễn thám và HỆ thông tin đỊa lý
tải về 0.58 Mb.
|
- Điều hướng trang này:
- Nội dung tóm tắt môn học
- Các hiểu biết,các kỹ năng cần đạt được sau khi học môn học
- Learning outcomes
- Hướng dẫn cách học - chi tiết cách đánh giá môn học
- Learning Strategies Assessment Scheme
- Nội dung chi tiết
- Chương 2: CƠ SỞ TOÁN HỌC CỦA MẠNG NEURAL ĐA LỚP
- Chương 3: KỸ THUẬT THIẾT KẾ MẠNG
- Chương 4: BIỆN PHÁP TỐI ƯU MẠNG NEURAL ĐA LỚP
- Nội dung báo cáo tiểu luận/thực hành
- PHẦN GIẢNG DẠY THỰC HÀNH, THÍ NGHIỆM TẠI PTN, PMT
- PHẦN BÀI TẬP, TIỂU LUẬN NGOẠI KHÓA,HV ĐI NGHIÊN CỨU THỰC TIỄN NGOÀI TRƯỜNG
- BỘ MÔN QUẢN LÝ MÔN HỌC CB PHỤ TRÁCH LẬP ĐỀ CƯƠNG
| Mục tiêu của môn học: Cung cấp cho học viên các kiến thức về lý thuyết mạng NEURAL NETWORK và kỹ năng thực hành trong việc xây dựng cấu trúc mạng thích hợp trong việc giải các bài toán trong thực tế. Aims: The subject is aimed at providing theoretical principles and practical techniques for students who want to know about neuron model and network architectures ...
Nội dung tóm tắt môn học: Giới thiệu các khái niệm cơ bản về NEURAL NETWORK; phương pháp xuất nhập dữ liệu; các hàm số được dùng trong phân tích và tính toán mạng đa lớp. Cách chọn mô hình ứng dụng thích hợp trong nhận dạng. Ứng dụng NEURAL NETWORK trong xử lý ảnh vệ tinh và các bài toán trắc địa. Course outline: The subject presents basical concepts of Neural Networks, describes many of powerful networks for solving problems including: function approximation, modeling, signal processing, prediction and classification and of the uses of Neural Networks and the fundamentals of how it works. Các hiểu biết,các kỹ năng cần đạt được sau khi học môn học
Learning outcomes: Knowledge: fundamentals of Neural Networks Cognitive Skills: practical techniques Subject Specific Skills: function approximation Transferable Skills: Good
Tài liệu tham khảo chính: [1] Robert L.Harvey. Neural Network principles 1994 [2] Laurence Fausette. Fundamentals of Neural Networks 1994 [3] Kishan Mehrotra, Chilukuri K.Mohan & Sanjay RanKa. Elements of Artificial Neural Networks 1997 [4] Howard Demuth , Mark Beale & Martin Hagan. Neural Network Toolbox 1993. [5] Deco, G. and Obradovic, D. An Information theoretic Approach to Neural Computing 1996
Hướng dẫn cách học - chi tiết cách đánh giá môn học: Các khuyến cáo về trang bị phục vụ học tập, tài liệu tham khảo,… Các yêu cầu đặc biệt khác:.
Learning Strategies & Assessment Scheme: ...
6. Dự kiến danh sách Cán bộ tham gia giảng dạy:
Nội dung chi tiết:
Ước tính số giờ HV tự làm việc:
Ước tính số giờ HV tự làm việc: 15giờ Ghi chú: Đề cương có phần ước tính số giờ tự học – theo cấu trúc nêu ở phần đầu Thông tin liên hệ: + Khoa Kỹ thuật Xây dựng (Ghi địa chỉ, điện thoại – văn phòng khoa hoặc giáo vụ khoa) + Bộ môn Địa Tin Học (Phòng 102B6, ĐT: 0838655142) BỘ MÔN QUẢN LÝ MÔN HỌC CB PHỤ TRÁCH LẬP ĐỀ CƯƠNG Bộ môn Địa Tin Học Каталог: Resources -> public -> root -> files Resources -> CHÍnh phủ Cộng hoà xã hội chủ nghĩa Việt Nam Độc lập Tự do Hạnh phúc Resources -> QuyếT ĐỊnh của bộ TÀi chính số 32/2008/QĐ-btc ngàY 29 tháng 05 NĂM 2008 VỀ việc ban hành chế ĐỘ quản lý, TÍnh hao mòN Resources -> Ban tổ chức số 09-hd/btctw đẢng cộng sản việt nam files -> TRƯỜng đẠi học bách khoa chưƠng trình đÀo tạo trình đỘ tiến sĩ ngàNH: KỸ thuật xd công trình ngầm mã ngàNH: 62 58 02 04 root -> COÄng hoøa xaõ hoäi chuû nghóa vieät nam tröÔØng ñAÏi hoïc baùch khoa ñoäc laäp – Töï do – Haïnh phuùc files -> TRƯỜng đẠi học bách khoa chưƠng trình đÀo tạo trình đỘ thạc sĩ ngàNH: Bản đồ Viễn Thám gis mã ngàNH: 60 44 02 14 files -> TRƯỜng đẠi học bách khoa chưƠng trình đÀo tạo trình đỘ thạc sĩ ngàNH: KỸ thuật trắC ĐỊA – BẢN ĐỒ Mà ngàNH: 60520503 tải về 0.58 Mb. Chia sẻ với bạn bè của bạn:
|