Fuzzy Logic And Neural Networks

Resumen

Descubre el fascinante mundo de la Lógica Difusa y Redes Neuronales con nuestro curso integral.

Aspectos Destacados del Curso:

• Introducción a conjuntos difusos y comparación con conjuntos precisos
• Discusión detallada sobre términos y gramática de conjuntos difusos con ejemplos numéricos
• Explicación de principios de razonamiento difuso y agrupamiento difuso, complementada con ejemplos numéricos
• Fundamentos de redes neuronales y varios métodos de aprendizaje
• Cobertura en profundidad de red neuronal feed forward de múltiples capas, red de función de base radial, mapa auto-organizado, red neuronal de contra-propagación, red neuronal recurrente y red neuronal de aprendizaje profundo, con ejemplos numéricos apropiados
• Métodos para evolucionar herramientas de razonamiento difuso optimizadas y redes neuronales, demostradas con ejemplos numéricos
• Introducción a dos sistemas neuroborrosos populares con ejemplos resueltos
• Resumen del curso

Público Destinatario: Este curso está diseñado para estudiantes de todas las disciplinas de ingeniería, investigadores e ingenieros en ejercicio.

Requisitos Previos: Ninguno.

Apoyo de la Industria: Apoyado por RDCIS, Ranchi; CMERI, Durgapur; Reliance Industries, Mumbai; C-DAC, Kolkata; y otros.

Universidad: Universidad de California, San Diego

Proveedor: Swayam

Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de Redes Neuronales

Programa de estudio

Enseñado por

Prof. Dilip Kumar Pratihar

Etiquetas

india