Fuzzy Logic And Neural Networks

Aperçu

Découvrez le monde fascinant de la Logique Floue et des Réseaux Neuronaux avec notre cours complet.

Points Clés du Cours :

• Introduction aux ensembles flous et comparaison avec les ensembles classiques
• Discussion détaillée sur les termes et la grammaire des ensembles flous avec des exemples numériques
• Explication des principes du raisonnement flou et du clustering flou, complétée par des exemples numériques
• Notions fondamentales sur les réseaux neuronaux et diverses méthodes d'apprentissage
• Couverture approfondie des réseaux neuronaux à plusieurs couches, des réseaux à fonction de base radiale, des cartes auto-organisées, des réseaux neuronaux de contre-propagation, des réseaux neuronaux récurrents et des réseaux de deep learning, avec des exemples numériques appropriés
• Méthodes pour développer des outils de raisonnement flou et des réseaux neuronaux optimisés, démontrées avec des exemples numériques
• Introduction à deux systèmes neuro-flous populaires avec des exemples résolus
• Résumé du cours

Public Cible : Ce cours est destiné aux étudiants de toutes les disciplines d'ingénierie, aux chercheurs et aux ingénieurs praticiens.

Prérequis : Aucun.

Soutien Industriel : Soutenu par RDCIS, Ranchi; CMERI, Durgapur; Reliance Industries, Mumbai; C-DAC, Kolkata; et d'autres.

Université : Université de Californie, San Diego

Fournisseur : Swayam

Catégories : Cours de Machine Learning, Cours de Deep Learning, Cours de Réseaux Neuronaux

Programme

Enseigné par

Prof. Dilip Kumar Pratihar

Étiquettes

india