Curs+seminar (consultatii
tema de casa ): 17-19:30 fara pauza
- IISC+EIA+(TAID)
(sala va fi anuntata la orarul ETTI);
Laborator (=prezentare materiale suport in vederea
pregatirii temei de casa) in sala B125B dupa cum
urmeaza:
Marti 19:40-21:20 B125B fara pauza: impar IISC
/ par EIA (saptamanile 3 - 11): EIA+IISC;
Joi 20-21:40 B125 fara pauza: par (TAID): Obs.
recomand totusi studentilor de la TAID sa vina in zilele de marti cu
grupele de la IISC (max 10 studenti) respectiv EIA (max 5
studenti).
(numai la EIA+IISC) (seminar / consultatii in sprijinul temelor de casa - si in sala B232 marti pe durata lab., puteti trimite intrebari si prin e-mail):
Titular: prof. Radu
Dogaru
Evaluare:
70%
activitate pe parcurs (tema de casa care trebuie sa se bazeze
pe materuialul din laborator si participare la activitati )
30%
test grila in sesiune (test de cunostinte)
Dezvoltari ale acestor aplicatii se vor
constitui in temele dvs. de casa. Doua saptamani
consecutive (impar,par) se va discuta aceeasi tematica. Tema de
casa trebuie sa includa
elemente din cel putin o lucrare de laborator - nota la
laborator fiind inclusa in nota (70p max)
alocata temei de casa.
Prezentarea
si
evaluarea temelor de casa este de dorit sa se faca
inainte de intrarea in sesiune (predarea raportului prin
e-mail, pentru discutii pe marginea
rezultatelor, in ultimele 3 saptamani din semestru, in
cadrul sedintelor de aplicatii (seminar, lab.) .
Tema de casa presupune parcurgerea etapelor specifice
implementarii unei aplicatii
neuroinformatice si anume:
-
pregatirea bazelor de date si a extractoarelor de
trasaturi pentru aplicatia specifica
-
evaluarea performantelor pe baza de date si eventual
rafinarea acestora
-
implementarea a cel putin 2 algoritmi neurali (se vor
folosi programe din setul disponibil la laborator
sau implementari proprii) cu
indicarea arhitecturii optimale asa cum rezulta din
experimente.
Acolo unde se folosesc module
software din domeniul public sursa acestora trebuie
citata.
- analiza
posibilitatilor de implementare: software,
hardware (microcontroller , FPGA, GPU, etc.)
(descrise aici ).
Criterii in evaluarea referatului
la tema de casa:
max. 20p. incadrarea in tematica
10p.
existenta unui raport scris
20p.
claritatea si corectitudinea redactarii materialului
10p.
existenta unor anexe care sa contina instrumentele
software utilizate
10p.
experimente proprii cu concluziile necesare
Obiectivele
cursului:
O serie de aplicatii cu
relevanta in robotica, automatizari si control industrial
impun solutii pentru recunoasterea si clasificarea semnalelor
sau imaginilor. Toate acestea in conditiile unor implementari
specifice (hardware, microcontroller) avand ca scop costuri
reduse de fabricatie si un consum redus de energie impus de
portabilitate. Sisteme neuroinformatice precum retelele
neuronale artificiale, retele celulare neurale si alte solutii
de inspiratie bilogica reprezinta o solutie optima pentru
cerintele de mai sus. Tematica cursului se inscrie in
directiile efervescente de cercetare stiintifica, avand
implicatii si aplicatii dintre cele mai diverse, toate legate
de modelarea neliniara cu sisteme de inspiratie neuronala.
Cursul prezinta elemente
avansate de neuroinformatica dintr-o perspectiva aplicativa,
cu accentuarea aspectelor specifice ale analizei, sintezei si
evaluarii performantelor unui astfel de sistem.