Titular:
prof. Radu Dogaru
Aplicatii prof. Radu Dogaru si Ioana
Dogaru
Evaluare:
70%
activitate pe parcurs (tema de casa (proiect) - detalii in
sectiunea parolata)
30%
test grila in sesiune (test de cunostinte)
si alte chestiuni in sprijinul temei de casa. Detalii in
sectiunea parolata.
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.
Sunt prezentate platforme "state-of-the-art"
(TensorFlow, Keras, SkLearn, etc.) cu accent pe implementarea
solutiilor "deep-learning" specifice diferitelor categorii de
aplicatii. Tema de casa (proiectul) presupune parcurgerea
tuturor pasilor specifici abordarii unei probleme de "machine
learning"
cu identificarea solutiei optime pentru problema aleasa si
raportarea rezultatelor.