ЗПШНИ

Post hoc, ergo propter hoc

Материалы о Зимней Политехнической Школе по Нейроинформатике (ЗПШНИ)

По годам:

1997  1998   1999  2000   2001  2002   2003  2004   2005  2006

Сводная таблица по пяти школам.

Отзывы участников школы 2002 года.

Критерии оценки работ для участников школы и жюри.

На 11ю школу уже можно записываться. Она начнется в январе 2007. Условия предполагаются, как и на прошлых, смотрите план на 2007.

Последовательность работы (черновая Программа занятий)

1. Нейроинформатика: задачи и методы (лекция)
2. Обсуждение и выбор задач
3. Введение в нейронные сети (лекция)
4. Постановка задачи для обучения нейросетей
5. Особенности сбора данных
6. Изучение нейроимитаторов и предобработчиков
7. Сбор данных и создание файлов данных
8. Обучение нейросетей, оформление отчета, формулирование выводов
9. Консультации по доработке и оформлению отчета
10. Семинар (доклады участников о результатах)

Методика решения задач

1. Выбрать задачу.
2. Изучить предметную область.
3. Разработать описание примера - списка параметров.
4. Разработать классификатор (шкалу наименований...) для параметров типа словесного описания.
5. Собрать данных для обучающей выборки и для тестирования.
6. Создать таблицу базы данных и заполнить ее собранной информацией.
7. Обучить нейросети.
8. Если предыдущий пункт выполнен - определить значимость параметров, затем провести контрастирование.
9. Иначе - контрастировать примеры, объяснить длительность обучения, ввести в таблицу дополнительные параметры и использовать их для обучения.

Примечания

1. Количество рассматриваемых объектов (Обучающая выборка) для любой задачи должно быть порядка 100 (50 или более примеров).
2. Количество параметров должно быть 30-40 (не меньше 20).
3. Количество рассматриваемых примеров для любой задачи должно быть больше количества параметров.
4. Тестовая выборка должна быть не менее 10 примеров.
5. Количество пробелов в данных должно быть не более 20 %.
6. Конечное решение может быть отрицательным, т.е. для выбранного набора примеров и параметров сеть не обучилась решать задачу. Однако, для каждого отрицательного примера следует обучить набор нейросетей и объяснить, почему сеть не обучается или не дает правильных решений тестовой выборки.
7. Обязательно указание инструмента - нейроимитатора. Можно использовать программу MultiNeuron, но лучше NeuroPro. Для обучения сетей без учителя используются специальные нейроимитаторы - ViDaExpert и MDN. Последний можно получить на этом сайте, в разделе программы, уже сейчас.
8. Обязательна ссылка на источник данных - книгу Горбаня.

Литература

При подготовке и проведении занятий запланировано использовать учебно-методические пособия, книги и сборники трудов конференций:

1. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональных компьютерах. Н.: Наука, 1996. 276 с.
2. Нейроинформатика / А.Н. Горбань, В.Л. Дунин-Барковский, А.Н. Кирдин и др. Новосибирск: Наука, 1998.- 296 с.
3. Методы нейроинформатики. Красноярск: Изд-во КГТУ, 1998. 204 с.
4. Зиновьев А.Ю. Визуализация многомерных данных. Красноярск, 2000.- 168 c.
5. Нейроинформатика и ее приложения: Тезисы докладов 3 Всероссийского семинара. Красноярск: КГТУ, 1995. 229 с.
6. Нейроинформатика и ее приложения: Тезисы докладов 4 Всероссийского семинара. Красноярск: КГТУ, 1996. 122 с.
7. Нейроинформатика и ее приложения: Тезисы докладов 5 Всероссийского семинара, 3-5 октября 1997 г. Красноярск: КГТУ, 1997. 139 с.
8. Нейроинформатика и ее приложения: Тезисы докладов 6 Всероссийского семинара, 2-5 октября 1998 г. Красноярск: КГТУ, 1998. 207 с.
9. Нейроинформатика и ее приложения: Тезисы докладов 7 Всероссийского семинара, 1-3 октября 1999 г. Красноярск: КГТУ, 1999. 167 с.
10. Нейроинформатика и ее приложения: Тезисы докладов 8 Всероссийского семинара, 6-8 октября 2000 г. Красноярск: КГТУ, 2000. 204 с.
11. Нейроинформатика и ее приложения: Материалы XI Всероссийского семинара. 3-5 октября 2003 г. Красноярск: ИВМ СО РАН, 2003
12. Всероссийская конференция "Нейроинформатика-99". Сборник научных трудов. В 3 частях. М.: МИФИ, 1999
13. Моделирование неравновесных систем: 2 Всероссийский семинар, Красноярск: КГТУ, 1999.- 207с.
14. Моделирование неравновесных систем: Всероссийский семинар, Красноярск: КГТУ, 1998.- 200с.
15. Жуков Л.А., Решетникова Н.В. Формализация технологии применения нейронных сетей с учителем. Красноярск, 2005.- 168 с.
16. Жуков Л.А. Параллельное программирование: Учебное пособие. Красноярск: СибГТУ, 2004.- 114 с.
17. Жуков Л.А. Методические указания по работе с программой MDN. Красноярск, 1999.
18. Вапник В.Н. и др. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. М.: Наука, 1984. 816 с.
19. Proc. IEEE World Congress on Computational Intelligence, Ancorage, 1998: WCCI'98 - Ancorage 1998.
20. Студенческие переводы работ с международной конференции Anchorage (Аляска, 1998 год) - скоро будут выложена на сайте.

Школа по нейроинформатике - не единственная в СибГТУ. На всякий случай помещаю краткую инфо о других направлениях (из приказа по вузу за январь 2003 года):

Сибирский государственный технологический университет совместно с главным управлением образования администрации Красноярского края, КДПиШ с 20 января 2003 г. по 24 января 2003 года проводит краевую зимнюю политехническую школу-симпозиум "Шаг в будущее" для учащихся 9-11 классов. Для реализации программы проведения школы-симпозиума

ПРИКАЗЫВАЮ:

ФДП принять участие в работе Краевой зимней политехнической школы-симпозиума "Шаг в будущее".

Назначить ответственной за проведение школы зам. декана ФДП Долженко Л.М.

Утвердить ответственных за проведение занятий по направлениям:
экология - доц. кафедры лесных культур, к.б.н. КОВЫЛИНУ О.П.
информатика и вычислительная техника - доц. кафедры информационных технологий, к.ф.-м.н ЖУКОВА Л.А.
ТРИЗ - доц. кафедры теоретической механики, к.т.н. ЕРМОЛОВИЧА А.Г.
химия - доц. кафедры химии и технологии переработки эластомеров, к.х.н. ЛЕСИК Е.И.
конструирование машин - декана МФ, доц., к.т.н. БАЙДЕЛЮКА В.С.

Контроль за исполнением настоящего приказа возложить на декана ФДП ДЕЯНОВУ Л.Г.