Artificial Neural Networks Theory and Its Applications

As a key technology of artificial intelligence, the artificial neural network technology has been an important driving force of this new around of science and technology revolution. And the artificial neural network has been widely used in various fields, such as pattern recognition, image processing, path planning, speech processing, target recognition, automatic driving, robot engineering.

开设学校:;学科:工学、

Artificial Neural Networks Theory and Its Applications课程:前往报名学习

Artificial Neural Networks Theory and Its Applications视频慕课课程简介:

As a key technology of artificial intelligence, the artificial neural network technology has been an important driving force of this new around of science and technology revolution. And the artificial neural network has been widely used in various fields, such as pattern recognition, image processing, path planning, speech processing, target recognition, automatic driving, robot engineering.

前往报名学习

Artificial Neural Networks Theory and Its Applications课程列表:

{{'上次学习:'+learn_list['2028254KC003406intl']['last_leaf_name']}}

Chapter 1 Theoretical basis of biological neural network

-1.1 Structure and function of biological neurons

-1.2 Electrical activity of the nervous system

-1.3 Information storage of human brain

-Discussion

-Test for Chapter 1

Chapter 2 Review of artificial neural network

-2.1 Development history of artificial neural network

-2.2 Characteristics and Applications of artificial neural network

-Discussion

-Test for Chapter 2

Chapter 3 Neuron model

-3.1 Neuron model

-Discussion

-Test for Chapter 3

Chapter 4 Perceptrons

-4.1 Architecture and Principle of Perceptron

-4.2 Single Layer Perceptron

-4.3 Applications

-Discussion

-Test for Chapter 4

Chapter 5 Back propagation neural network

-5.1 BP Neural Network Architecture

-5.2 BP algorithm principles

-5.3 BP Example

-5.4 Application case I

-5.5 Application case II

-5.6 Application case Ⅲ

-Discussion

-Test for Chapter 5

Chapter 6 RBF neural network

-6.1 RBF Architecture and Principle

-6.2 RBF algorithm

-6.3 Application case Ⅰ

-6.4 Application case Ⅱ

-Discussion

-Test for Chapter 6

Chapter 7 Adaline neural network

-7.1 Architecture of Adaline

-7.2 Algorithm principle of Adaline and Multilayer Adaline

-7.3 Applications case I

-7.4 Applications case II

-Discussion

-Test for Chapter 7

Chapter 8 Hopfield neural network

-8.1 Discrete Hopfield Neural Network

-8.2 Continues Hopfield Neural Network

-8.3 Application case

-Discussion

-Test for Chapter 8

Chapter 9 Deep Convolutional Neural Network

-9.1 Architecture and principle of deep convolution neural network

-9.2 Several DCNN architectures

-9.3 Several Deep learning frameworks

-Discussion

-Test for Chapter 9

Chapter 10 Generative adversarial networks

-10.1 GAN neural network

-10.2 GAN algorithm

-Discussion

-Test for Chapter 10

Chapter 11 Elman neural network

-11.1 Architecture and principle of Elman

-11.2 Algorithm and Stability of Elman

-11.3 Application case Ⅰ

-11.4 Application case Ⅱ

-Discussion

-Test for Chapter 11

Chapter 12 AdaBoost neural network

-12.1 AdaBoost neural network

-Discussion

-Test for Chapter 12

Chapter 13 SOFM neural network

-13.1 Architecture of SOFM

-13.2 Principle and algorithm of SOFM neural network

-13.3 Application case Ⅰ

-13.4 Application case Ⅱ

-Discussion

-Test for Chapter 13

Final Exam(期末考试)

-Final exam for 《 Artificial Neural Networks Theory and Its Applications》

Artificial Neural Networks Theory and Its Applications开设学校:

Artificial Neural Networks Theory and Its Applications授课教师:

文常保-教授-长安大学-

文常保,教授,博士/博士后。2012年到2013年在美国University of South Florida 从事访学研究工作。主持和参与国家自然科学基金、国家自然科学基金合作项目、国家教育部博士点基金、博士后科学面上及特别资助等基金项目20余项,申请发明专利及软件80余项。在电子、人工智能领域权威期刊学术刊物上发表学术论文60余篇。出版有著作、教材《半导体器件原理与技术》、《人工神经网络理论及应用》、《人工智能概论》及英文专著《Artificial neural network theory and Its application》。 兼职陕西省电子学会理事、西安市纳米科学技术学会理事、国家自然基金委员会项目评审专家、国家留学基金委评审专家,国家重大专项评审专家,科技部、工信部专项评审专家,教育部人才计划评审专家,教育部学位与研究生教育发展中心评审专家,中国博士后科学基金评审专家,千人计划评审专家,《中文核心期刊要目总览》评审专家,《现代电子技术》等期刊编委。

茹锋-教授-长安大学-

茹锋,教授,博士。主要研究领域是电力系统新能源技术、控制系统建模与优化等。西安交通大学电气工程专业博士,东南大学电气工程专业博士后,美国密苏里大学电气工程学院访问学者。中国电工技术学会电力电子学会理事,陕西省自动化学会电气自动化专业委员会会副主任委员,中国电机工程学会会员。先后主持和参加了纵横向科研项目20余项,在国内外核心期刊与学术会议上发表论文近30余篇,其中SCI/EI收录10余篇。主编参编《神经网络理论与应用》、《人工智能概论》、《虚拟仪器原理及应用》、《微机控制系统及其应用》以及《电气工程师手册》等著作教材多部。承担《模糊控制理论与应用》、《控制理论新技术》、《自动化概论》等多门课程的教学工作。

李演明-副教授-长安大学-

李演明,博士,副教授,硕士生导师,创新创业导师。2010年至今,工作于长安大学电子与控制工程学院。从事高性能混合信号集成电路及其应用、新能源汽车电子与控制系统、人工智能软硬件技术及其应用等方面的教学及科研工作。在国际期刊及会议上发表学术论文四十多篇,申请专利五十多项,主持和参与国家及省部级基金项目多项。指导《全国大学生电子竞赛》、《大学生集成电路设计应用创新大赛》等获得国家奖多项。作为创新创业导师培育了多项挑战杯项目、创新创业项目。

全思-讲师-长安大学-

全思,博士,讲师,2012年1月开始,就职于长安大学电子与控制工程学院。主要从事自动化专业及电子科学与技术专业的教学和科研工作。在教学方面,承担《自动控制原理》、《传感器技术》、《专业英语》、《微电子器件》等课程教学。主要研究领域或方向为人工智能及微电子器件。公开发表学术研究论文10多篇。主持陕西省自然科学基金一项,中央高校基金一项,参与国家自然科学基金青年科学基金一项。获专利8项,其中发明专利4项。

刘有耀-教授-西安邮电大学-

刘有耀,博士,教授。 主持陕西省高等教育教学改革研究项目1项,获得陕西省教学成果一等奖2项。主持国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、教育部科学研究重点项目、陕西省自然科学基金项目等省部级项目多项。在国内外期刊发表学术论文30多篇,获得国家发明专利3项。

也许你还感兴趣的课程:


  1. Artificial Neural Networks Theory and Its Applications(Round 2)

  2. Science-based Food Safety Supervision(Round 2)

  3. Histology and Embryology(Round 2)

  4. Ecological Environmental Protection and Sustainable Development(Round 2)

  5. 水政与水资源管理(2021秋)

  6. 商务俄语(一)(2021秋)

  7. CFD数值模拟技术及其工程应用(2021秋)

  8. 环境工程设计与管理(2021秋)

  9. 铁路路基施工及维修(2021秋)

  10. 建筑艺术与赏析(2021秋)

  11. 园林植物保护(2021秋)

  12. 国际学术交流英语(2021秋)

  13. 安卓手机软件拼图式开发App Inventor(2021秋)

  14. 地理数据处理与图表表达技术(2021秋)

  15. 民法总论(2021秋)

  16. 微创与腔镜技能学(2021暑假班)

  17. 创业基础(2021暑假班)

  18. Business Statistics(Round 2)

  19. 中国马克思主义与当代(2021秋)

  20. 人寿与健康保险(2021暑假班)
© 柠檬大学-慕课导航 课程版权归原始院校所有,
本网站仅通过互联网进行慕课课程索引,不提供在线课程学习和视频,请同学们点击报名到课程提供网站进行学习。