Презентация на защите курсового проекта по дисциплине "Проектирование баз данных". Автор Истомин А.С. (УрФУ, г.Екатеринбург, 2011 г.).
Руководитель доцент, к.т.н. Лавров В.В. http://vlavrov.professorjournal.ru
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №13 "Глубокие нейронные сети"
Лектор - Павел Нестеров
Трудности обучения многослойного персептрона. Предобучение используя РБМ. Глубокий автоэнкодер, глубокая многослойная нейросеть. Deep belief network и deep Boltzmann machine. Устройство человеческого глаза и зрительной коры головного мозга. Сверточные сети.
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №11 "Основы нейронных сетей"
Лектор - Павел Нестеров
Биологический нейрон и нейронные сети. Искусственный нейрон Маккалока-Питтса и искусственная нейронная сеть. Персептрон Розенблатта и Румельхарта. Алгоритм обратного распространения ошибки. Момент обучения, регуляризация в нейросети, локальная скорость обучения, softmax слой. Различные режимы обучения.
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Лектор - Владимир Гулин
Ключевые идеи бустинга. Отличия бустинга и бэггинга. Алгорим AdaBoost. Градиентный бустинг. Мета-алгоритмы над алгоритмическими композициями. Алгоритм BagBoo.
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Выпускная квалификационная работа бакалавра Черемискиной Н.А. Тема "Разработка компьютерной модели в пакете ANSYS для исследования работы пластинчатого теплообменника и проведения лабораторных работ" (УрФУ, 2016). Руководитель профессор, д.т.н. Лавров В.В. http://vlavrov.com
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №13 "Глубокие нейронные сети"
Лектор - Павел Нестеров
Трудности обучения многослойного персептрона. Предобучение используя РБМ. Глубокий автоэнкодер, глубокая многослойная нейросеть. Deep belief network и deep Boltzmann machine. Устройство человеческого глаза и зрительной коры головного мозга. Сверточные сети.
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №11 "Основы нейронных сетей"
Лектор - Павел Нестеров
Биологический нейрон и нейронные сети. Искусственный нейрон Маккалока-Питтса и искусственная нейронная сеть. Персептрон Розенблатта и Румельхарта. Алгоритм обратного распространения ошибки. Момент обучения, регуляризация в нейросети, локальная скорость обучения, softmax слой. Различные режимы обучения.
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Лектор - Владимир Гулин
Ключевые идеи бустинга. Отличия бустинга и бэггинга. Алгорим AdaBoost. Градиентный бустинг. Мета-алгоритмы над алгоритмическими композициями. Алгоритм BagBoo.
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Выпускная квалификационная работа бакалавра Черемискиной Н.А. Тема "Разработка компьютерной модели в пакете ANSYS для исследования работы пластинчатого теплообменника и проведения лабораторных работ" (УрФУ, 2016). Руководитель профессор, д.т.н. Лавров В.В. http://vlavrov.com
Выпускная квалификационная работа бакалавра Гребневой Н.В. Тема "Разработка компьютерной модели в пакете ANSYS для исследования работы водо-воздушных теплообменных аппаратов и проведения лабораторных работ" (УрФУ, 2016). Руководитель профессор, д.т.н. Лавров В.В. http://vlavrov.com
Выпускная квалификационная работа бакалавра Имашева А.А. Тема "Разработка программного обеспечения систем размещения и визуализации показаний датчиков мониторинга распределения концентрации газов на земной поверхности" (УрФУ, 2016). Руководитель профессор, д.т.н. Лавров В.В. http://vlavrov.com
Магистерская программа 09.04.02 «Информационные системы и технологии в металлургии». Профиль «Информационные системы и технологии в металлургии». Квалификация (степень) выпускника – «магистр». Базовая кафедра для подготовки – кафедра «Теплофизика и информатика в металлургии» Уральского федерального университета.
(с) Кафедра «Теплофизика и информатика в металлургии» УрФУ, 2016 г.
Магистерская программа 22.04.02 - «Теплофизические основы конструирования и эксплуатации промышленных печей». Профиль «Металлургия».
Базовая кафедра для подготовки – кафедра «Теплофизика и информатика в металлургии» Уральского федерального университета.
(с) Кафедра «Теплофизика и информатика в металлургии» УрФУ, 2015 г.
Курсовой проект по дисциплине "Проектирование баз данных" (УрФУ, 2014). Автор Мищенко К.В. Руководитель доцент, к.т.н. Лавров В.В. http://vlavrov.professorjournal.ru
More Related Content
More from Ural Federal University named after First President of Russia B.N. Yeltsin
Выпускная квалификационная работа бакалавра Гребневой Н.В. Тема "Разработка компьютерной модели в пакете ANSYS для исследования работы водо-воздушных теплообменных аппаратов и проведения лабораторных работ" (УрФУ, 2016). Руководитель профессор, д.т.н. Лавров В.В. http://vlavrov.com
Выпускная квалификационная работа бакалавра Имашева А.А. Тема "Разработка программного обеспечения систем размещения и визуализации показаний датчиков мониторинга распределения концентрации газов на земной поверхности" (УрФУ, 2016). Руководитель профессор, д.т.н. Лавров В.В. http://vlavrov.com
Магистерская программа 09.04.02 «Информационные системы и технологии в металлургии». Профиль «Информационные системы и технологии в металлургии». Квалификация (степень) выпускника – «магистр». Базовая кафедра для подготовки – кафедра «Теплофизика и информатика в металлургии» Уральского федерального университета.
(с) Кафедра «Теплофизика и информатика в металлургии» УрФУ, 2016 г.
Магистерская программа 22.04.02 - «Теплофизические основы конструирования и эксплуатации промышленных печей». Профиль «Металлургия».
Базовая кафедра для подготовки – кафедра «Теплофизика и информатика в металлургии» Уральского федерального университета.
(с) Кафедра «Теплофизика и информатика в металлургии» УрФУ, 2015 г.
Курсовой проект по дисциплине "Проектирование баз данных" (УрФУ, 2014). Автор Мищенко К.В. Руководитель доцент, к.т.н. Лавров В.В. http://vlavrov.professorjournal.ru
More from Ural Federal University named after First President of Russia B.N. Yeltsin (20)
1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КУРСОВ ВАЛЮТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Курсовой проект по дисциплине «Проектирование баз данных» Студент гр. Мт-47053 А.С.Истомин Руководитель, доцент, к.т.н. В.В.Лавров
2. Кому это нужно? Дневной оборот рынка акций только в США превышает $10 млрд. Дневной оборот на рынке Forex превышает $1000 млрд. Это примерно 1/50 всего совокупного капитала человечества. 99% всех сделок - спекулятивные
3. Можно ли предсказывать рынок? Опыт участников рынка Большинство из участников рынка уверено, что рыночные временные ряды, несмотря на кажущуюся стохастичность, полны скрытых закономерностей, т.е в принципе хотя бы частично предсказуемы. Теория динамического хаоса Хаотические ряды только выглядят случайными, но, как детерминированный динамический процесс, вполне допускают краткосрочное прогнозирование.
4. Анализ временных рядов Фундаментальный анализ Технический анализ Набор эмпирических правил, основанных на индикаторах поведения рынка. Почему бы не использовать компьютер?
5. Определение Искусственные нейронные сети (ИНС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
6. Обучение нейронной сети Нейросети не программируются, они обучаются f W W f x1 W f y f W x2 f W W f