| Kods | DE0490 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Mākslīgo neironu tīklu tehnoloģiju pamati elektrotransportā | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Pamatstudiju, Profesionālais | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Enerģētika un elektrotehnika | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Mihails Gorobecs, Andrejs Potapovs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 3.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Studiju kurss veltīts mākslīga intelekta pamatprincipiem, izmantojot mākslīgos neironu tīklus un to algoritmus mikrokontrolleru vadības uzdevumu risināšanai. Šīs sistēmas dod iespēju nodrošināt sarežģīto dinamisku nelineāro sistēmu elastīgo vadību ar apmācību, pašapmācību un spēju pielāgoties ārējiem apstākļiem. Tiek apspriesti identifikācijas, prognozēšanas, optimizācijas, analīzes, defektu noteikšanas un citi uzdevumi.. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir attīstīt prasmes konstruēt un apmācīt neironu tīklus elektrotransporta vadības uzdevumos. Studiju kursa uzdevumi ir: 1) veidot izpratni par mākslīgo neironu tīklu konstruēšanas principiem; 2) sniegt zināšanas par struktūras izvēles paņēmieniem; 3) formēt iemaņas apmācīt neironu tīklu; 4) attīstīt prasmes risināt elektrotransporta vadības uzdevumus ar neironu tīklu palīdzību. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Pārzina mākslīgo neironu tīklu definīcijas, veidus, aktivācijas funkcijas un apmācības metodes un algoritmus. - Eksāmena teorētiskie jautājumi un kontroldarbi. Prot lietot neironu tīklu konstrukcijas, definēt struktūru un ierobežojumus elektrotransporta vadības uzdevumiem . - Laboratorijas darbi, eksāmena teorētiskie jautājumi un kontroldarbi. Prot izmantot mašīnapmācības algoritmus un apmācīt neironu tīklu. - Laboratorijas darbi, eksāmena praktiskais uzdevums. Spēj izstrādāt mikrokontrolleru programmas ar mākslīgajiem neironu tīkliem , risinot industriālās elektronikas vadības optimālās vadības uzdevumus elektrotransportā. - Laboratorijas darbi. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Atbildes uz eksāmena teorētiskiem jautājumiem - 20%
Eksāmena praktiskā uzdevuma izpilde - 20% Kontroldarbu izpilde - 20% Laboratorijas darbu izpilde - 40% |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Datu bāzes, matemātiskās analīzes un optimizācijas metodes, programmēšanas valodas. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||