Neural networks in modelling and control 0800-AR2SINEUMOD

(in Polish) Godziny realizowane z udziałem nauczycieli ( 60 godz.): - udział w wykładach - 15 - udział w laboratoriach – 45 Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta ( 60 godz.): - przygotowanie do wykładu-10 - przygotowanie do laboratoriów – 20 - przygotowanie do zaliczenia na ocenę z wykładu- 20 - przygotowanie do kolokwium - 10 Łącznie: 120 godz. ( 4 ECTS)

(in Polish) W01: Ma wiedzę w zakresie analizy matematycznej, metod numerycznych, symulacji komputerowych, niezbędnych do zastosowania sieci neuronowych – K_W01 W02: Opisuje działania układów dynamicznych za pomocą modeli, zawierających układy programowe w postaci sieci neuronowych – K_W01,K_W07 W03: Charakteryzuje aparat pojęciowy sieci neuronowych i oraz możliwości ich zastosowania w modelowaniu i projektowaniu algorytmów regulacji – K_W11

(in Polish) U01: Wykorzystuje narzędzia programistyczne MatLab i Simulink, pozwalające na realizację projektów w zakresie tworzenia układów regulacji na podstawie sieci neuronowych –K_U03 U02: Analizuje złożoność algorytmów uczenia sieci neuronowej w zależności od typu modelu K_U06, K_U05

(in Polish) K01: potrafi precyzyjnie formułować pytania działalności naukowej, zwłaszcza w rozbudowie i zastosowaniu układów z elementami sztucznej inteligencji, do których odnoszą się sieci neuronowe - K_K01

(in Polish) Metoda dydaktyczna podająca: - wykład informacyjny (konwencjonalny) Wykład, forma bezpośrednia: prezentacja i dyskusja Metoda dydaktyczna poszukująca: - laboratoryjna Laboratoria, forma bezpośrednia: zadania w trakcie zajęć

- participatory lecture

- laboratory

compulsory course

(in Polish) Znajomość wybranych działów matematyki i teorii sterowania, metod optymalizacji, z pracy w środowisku MatLab i Simulink

Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system:

• Description of 0800-AR2SINEUMOD in USOSweb