МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Обнинский институт атомной энергетики – филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (ИАТЭ НИЯУ МИФИ)

Одобрено УМС ИАТЭ НИЯУ МИФИ,

Протокол №2-8/2021 От 30.08.2025

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

ВВЕДЕНИЕ В НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

_________________________________________________________________________

( Наименование дисциплины)

09.03.01«ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»

______________________________________________________________________________________________________________

(Код (шифр), наименование направления подготовки (специальности) ФГОС)

Профиль «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети

________________________________БАКАЛАВР

(Квалификация (степень) выпускника)

очная

_________________________________________________________________________

Форма обучения (очная, очно-заочная (вечерняя), заочная)

Обнинск 2025

Программа составлена в соответствии с Образовательным стандартом высшего образования Национального Исследовательского Ядерного Университета «МИФИ», уровень высшего образования бакалавриат по направлению подготовки 09.03.01 (Информатика и вычислительная техника, профиль Вычислительные машины, комплексы, системы и сети)

Программу составил:

___________________ С.О. СТАРКОВ, зав. кафедрой КССТ, д.ф.м.н., ст.н.с.

Рецензент:

К.т.н., доцент кафедры Информационные системы Мирзеабасов О.А.

___________________

Программа рассмотрена на заседании отделения интеллектуальных кибернетических систем (О)

(протокол № 5/7 от «30» июля 2025 г.)

1. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине, соотнесенных с планируемыми результатами освоения образовательной программы

Целями изучения дисциплины «ВВЕДЕНИЕ В ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ» являются

Основные типы искусственных нейронных сетей и их функциональные возможности,

Методы обучение нейросетевых архитектур

В ходе изучения дисциплины «ВВЕДЕНИЕ В ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ» решаются следующие задачи:

Знакомство с принципами построения нейроподобных архитектур

Изучение алгоритмов обучение искусственных нейронных сетей

Практическое построение сетевых архитектур для решения типичных задач (распознавание, предсказание, аппроксимация)

Выбор параметров создаваемых искусственных нейронных сетей

В результате освоения ООП бакалавриата обучающийся должен овладеть следующими результатами обучения по дисциплине:

Коды компетенций	Результаты освоения ООП Содержание компетенций	Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине
ПК-2 ПК-3	Способен внедрять результаты научно-технических исследований в высокотехнологичных сферах экономики Способен разрабатывать модели и компоненты аппаратно-программных комплексов и баз данных, используя современные инструментальные средства и технологии Способен разрабатывать модели и компоненты аппаратно-программных комплексов и баз данных, используя современные инструментальные средства и технологии	Знать: типы задач, потенциально решаемых с использованием нейросетевого подхода; принципы построения искусственных нейронных архитектур; основные типы нейронных сетей и их функциональные характеристики и возможности; алгоритмы обучения нейронных сетей, основные параметры обучения; Уметь: анализировать задачу и производить выбор подходящего нейросетевого алгоритма; создавать модель нейросети и программные средства ее реализации. Владеть: навыками построения и обучения искусственных нейронных сетей, оптимизации моделей.

2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата

Дисциплина «ВВЕДЕНИЕ В НЕЙРОННЫЕ СЕТИ» входит в учебный план подготовки бакалавра по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника» профиль «Вычислительные машины, комплексы, систем и сети» и относится к дисциплинам вариативной части профессионального цикла.

Изучение дисциплины базируется на знаниях, полученных в результате изучения дисциплин «Информатика», «Программирование», «Алгебра и геометрия», «Математический анализ».

Дисциплина ««ВВЕДЕНИЕ В НЕЙРОННЫЕ СЕТИ»» является одной из основ для изучения дисциплин «Сети ЭВМ и телекоммуникации», «Моделирование и проектирование систем», «Теории информации».

Дисциплина изучается на 3 курсе в 6 семестре.

3. Объем дисциплины в зачетных единицах с указанием количества академических часов, выделенных на контактную работу обучающихся с преподавателем (по видам занятий) и на самостоятельную работу обучающихся

Общая трудоемкость (объем) дисциплины составляет 3 зачетных единиц (з.е.), 108 академических часа.

3.1. Объём дисциплины по видам учебных занятий (в часах)

Объем дисциплины	Всего часов
Очная форма обучения	Заочная форма обучения
Общая трудоемкость дисциплины	108
Контактная работа обучающихся с преподавателем (по видам учебных занятий) (всего)	90
Аудиторная работа (всего):	48
в том числе:
лекции	32
семинары, практические занятия
лабораторные работы	16
Самостоятельная работа обучающихся (всего)	60
Курсовая работа
Вид промежуточной аттестации обучающегося зачет

4. Содержание дисциплины, структурированное по темам (разделам) с указанием отведенного на них количества академических часов и видов учебных занятий

4.1. Разделы дисциплины и трудоемкость по видам учебных занятий

(в академических часах)

№ п/п	Наименование раздела /темы дисциплины	Общая трудоём- кость всего (в часах)	Виды учебных занятий, включая самостоятельную работу обучающихся и трудоемкость (в часах)	Формы текущего контроля успевае-мости
Аудиторные учебные занятия	СРО
Лек	Сем/Пр	Лаб
Введение	10	2	6	Контр. Раб.
Нейрон Мак-Каллока – Питца и нейронные архитектуры на его основе	10	2	2	4	Контр. Раб 1
Персептроны	10	4	4	4	Контр. Работ 1
Обучение персептронов	30	6	2	20	Контр. Работа 1
Искусственные нейронные сети в задачах кластеризации	42	6	32	Контр. работа
Искусственные сети и задачи распознавания образов	38	6	4	24	Практ. Инд. Задание2
а	Нейронные сети в задачах аппроксимации	24	4	4	16	Практ. Инд. Задание1 Контр. Работа 1
Вероятностные сети	10	4	6	Контр. Работа 1
Заключение	4	2	-

4.2. Содержание дисциплины, структурированное по разделам

Лекционный курс

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела
1.	Введение.	Структура нейронных сетей. Задачи, решаемые с использованием искусственных нейронных сетей.
2.	Нейрон Мак-Каллока - Питца	Типы функции активации. Модель простейшего нейрона. Типы нейросетевых архитектур.
3.	Персептрон.	Структура. Параметры. Примеры решаемых задач.
4.	Обучение персептрона	Метод обратного распространения ошибки. Вывод формулы корректировки весов.
5.	Искусственные нейронные сети в задачах кластеризации	Двоичный классификатор - Сеть Хэмминга. Самоорганизующиеся нейронные сети Кохонена.
6.	Искусственные сети и задачи распознавания образов	Сеть Хопфилда. Двунаправленная ассоциативная память. Сети встречного распространения.
7.	Искусственные нейронные сети в задачах аппроксимации	Радиально-базисные сети. Обучение. Примеры. Персептроны в задачах предсказания и аппроксимации. Одношаговый предиктор.
8.	Вероятностные нейронные сети	Машина Больцмана. Метод «Отжига». Принципы обучения.

. Содержание тем программы учебной дисциплины

Раздел 1. Введение.

Тема 1.1. Основные принципы обработки информации «биологическими компьютерами».

Количественные оценки эффективности.

Литература: 1-8

Тема 1.2. Понятие биологического нейрона. Его структура. Основные параметры.

Литература: 2-8

Раздел 2. Нейрон Мак-Каллока – Питца

Тема 2.1. Структура. Модель нейрона Мк-Каллока-Питца.

Литература: 1-9

Тема 2.2. Типичные виды функций активации.

Литература: 1-9

Раздел 3. Персептрон

Тема 3.1. Структура. Параметры. Примеры решаемых задач.

Литература: 1-9

Тема 3.2. Основные параметры персептрона

Литература: 1-9

Тема 3.3. Примеры решаемых задач.

Литература: 6-9

Раздел 4. Обучение персептрона

Тема 4.1. Алгоритм обратного распространения ошибки

Литература: 1-9

Тема 4.2. Формирование обучающей выборки

Литература: 5

Тема 4.3. Выбор параметров обучения

Литература: 1-8

Раздел 5. Искусственные сети в задачах кластеризации

Тема 5.1. Двоичный классификатор - Сеть Хэмминга.

Литература: 2-5

Тема 5.2. Самоорганизующиеся нейронные сети Кохонена.

Литература: 5,10

Раздел 6. Искусственные сети и задачи распознавания образов

Тема.6.1. Персептрон в задачах распознавания

Литература: 2-9

Тема 6.2. Сеть Хопфилда

Литература:

Тема 6.3. Двунаправленная ассоциативная память

Литература: 2-7

Тема 6.4. Сети встречного распространения

Литература: 5

Раздел 7. Искусственные нейронные сети в задачах апроксимации.

Тема 7.1. Персептроны и аппроксимация

Литература: 1-10

Тема 7.2. Радиально-базисные сети

Литература: 2-6

Раздел 8 Вероятностные нейронные сети

Тема 8.1. Метод «Отжига»

Литература: 1-6

Тема 8.2. Обучение ВНС

Литература: 1-8

Раздел 9. Рекуррентные сети

Структура и принципы обучения рекуррентных сетей. Сеть Элмана.

Задача контекстного анализа. Обобщенный алфавит. Грамматика Ребера

Литература: 1-8

4.3. Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

№ п/п	Наименование обеспечиваемых последующих дисциплин	№№ разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1.	«Моделирование и проектирование систем»	1-12
2.	«Теории информации».	7-10
3.	«Сети ЭВМ и телекоммуникации»	3-4

4.4. Распределение часов по темам и видам учебных занятий для бакалавров очной обучения

Таблица распределения часов по темам и видам учебных занятий для бакалавров очной формы обучения

Наименование раздела /темы дисциплины	Трудоемкость (час)
Всего	в том числе по видам учебных занятий
Лек	Пр/Сем	Лаб	СРС
Раздел 1 Введение.	10	2	-	6
Тема 1.1. Основные принципы обработки информации «биологическими компьютерами»	1	3
Тема 1.2.Понятие биологического нейрона. Его структура. Основные параметры. ………................................	1	3
Раздел 2 Нейрон Мак-Каллока - Питца	10	2	4
Тема 2.1. …Структура. И модель нейрона Мк-Каллока-Питца.........................................	1	2	2
Тема 2.2. Типичные виды функций активации.………................................	1	2
Раздел 3. Персептрон	10	2	4
Тема 3.1. Структура. Параметры. Примеры решаемых задач.	2	-
Тема 3.2. Основные параметры персептрона.	2	-
Тема 3.3. Примеры решаемых задач ………................................	4
Раздел 4. Обучение персептрона	30	6*	10
Тема 4.1. Алгоритм обратного распространения ошибки	2	8
Тема 4.2. Формирование обучающей выборки	2
Тема 4.3. Выбор параметров обучения	2	2
Раздел 5. Искусственные сети в задачах кластеризации	12	6	4
Тема 5.1. Двоичный классификатор - Сеть Хэмминга.	2	16
Тема 5.2. Самоорганизующиеся нейронные сети Кохонена.	4	16
Раздел 6. Искусственные сети и задачи распознавания образов	18	6	24
Тема.6.1. Персептрон в задачах распознавания	2	4	-
Тема 6.2. Сеть Хопфилда	2	8
Тема 6.3. Двунаправленная ассоциативная память	2	8
Тема 6.4. Сети встречного распространения	8
Раздел 7. Искусственные нейронные сети в задачах апроксимации.	6	2	2
Тема 7.1. Персептроны и аппроксимация	4	2
Тема 7.2. Радиально-базисные сети	2
Раздел 8 Вероятностные нейронные сети	6	2	6
Тема 8.1. Метод «Отжига»	2	4
Тема 8.2. Обучение ВНС	2
Итого часов	108	32	16	60

* интерактивные формы обучения

Учебные мероприятия текущего и промежуточного контроля знаний бакалавров

Тема программы учебной дисциплины	Учебные мероприятия текущего и промежуточного контроля знаний	Неделя
Разделы 1-8	Контрольная работа	12
Разделы 4-6, 7	Индивидуальные практические работы, выполненные на ЭВМ.	7,14

9. Самостоятельная работа бакалавра в аудитории под контролем преподавателя

Практические занятия (семинары)

№ п/п	№ раздела дисциплины	Тематика практического занятия/семинара	Самостоятельная работа в аудитории под контролем преподавателя	Трудо-емкость (час.)
1.	Раздел 4 Обучение персептрона	Обучение персептрона (задача одношагового предиктора)	Реализация модели одношагового предиктора простейших периодических функций	20
2.	Раздел 5 Искусственные сети в задачах кластеризации	Сеть Хэмминга	16
Сеть Кохонена	16
3.	Раздел 6 Искусственные сети и задачи распознавания образов	Персептрон в задачах распознавания	Реализация модели распознавания символов на основеимногослойного персептрона	16
Сеть Хопфилда	Реализация модели сети Хопфилда для распознавания символов	8
4	Раздел 7 Искусственные нейронные сети в задачах апроксимации.	Аппроксимация с помощью нейронных сетей	Задача аппроксимации временных трендов	8
Радиально-базисные сети	Задача построения среднеквадратичного сплайна	8
Раздел 8 Вероятностные нейронные сети	Вероятностные нейронные сети	Алгоритм функционирования машина «Больцмана»	6

5. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

Основная литература

Галушкин, А.И. Нейронные сети: основы теории. [Электронный ресурс] : . — Электрон. дан. — М. : Горячая линия-Телеком, 2010. — 496 с. — Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=5144 — Загл. с экрана.

Червяков, Н.И. Применение искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в криптографии [Электронный ресурс] : монография / Н.И. Червяков, А.А. Евдокимов, А.И. Галушкин [и др.]. — Электрон. дан. — М. : Физматлит, 2012. — 277 с. — Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=5300 — Загл. с экрана.

Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер.с польск.И.Д.Рудинского. [Электронный ресурс] : / Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. — Электрон. дан. — М. : Горячая линия-Телеком, 2013. — 384 с. — Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=11843 — Загл. с экрана.

4. А. Барский, Введение в нейронные сети . 2011

http://www.intuit.ru/studies/courses/607/463/info

5. Г. Яхьяева, Основы теории нейронных сетей. 2010

http://www.intuit.ru/studies/courses/88/88/info

6. С. Сотник. Проектирование систем искусственного интеллекта., 2013

http://www.intuit.ru/studies/courses/1122/167/info

Дополнительная литература

Р. Каллан, «Основные концепции нейронных сетей» М., Изд. Дом Вильямс, 2003.

С. Хайкин «Нейронные сети. Полный курс.» Изд. Дом Вильямс, Москва, 2006.

Л.Н. Ясницкий «Введение в искусственный интеллект»,Изд. Центр Академия, Москва, 2005.

Л.Г. Комарцова, А.В. Максимов «Нейрокомпьютеры», Из-во МГТУ им. Баумана, 2002.

М. Тим Джонс «Программирование искусственного интеллекта в приложениях», Из-во ДМК Пресс, Москва 2004.

А.Н.Горбань, В.Л.Дунин-Барковский, А.Н.Кирдин и др., «Нейроинформатика», Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998.

В.Г. Круглов, В.В. Борисов, «Искусственные нейронные сети», М., Телеком., 2001.

А.И. Галушкин, «Теория нейрокомпьютерных сетей», М., ИПР РЖД, 2000.

9. Источники WWW (соответствующие электронные ресурсы на кафедральном сервере www.ksst.obninsk.ru)

Kohonen T., “Self-Organization Maps” , Second Ed., Berlin, Springer-Verlag, 1997.

Уоссерман Ф., «Нейрокомпьютерная техника», пер. с англ., М., МИР, 1992.

В.С. Медведев, В.Г. Потемкин, «Нейрокомпьютерные сети. МАТЛАБ6», М.,МИФИ, 2003.

6. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине

6.1. Паспорт фонда оценочных средств по дисциплине

1.	ОПК-1 (знать, уметь)	ИДЗ 1
2.	ОПК-2 (знать, владеть)	ИДЗ 2
3.	ПК-3 (знать, уметь)	КР

6.2. Типовые контрольные задания или иные материалы

Примеры заданий (контрольных вопросов) для оценки качества освоения дисциплины, уровня учебных достижений

1. Структура и свойства искусственного нейрона. Функция активации. Типы функций активации.

2. Принципы построения искусственных нейронных сетей (ИНС). Типы связей. Задачи, решаемые с использованием ИНС

3. Персептрон. Проблема разделения признаков на плоскости, в пространстве.

4. Задача линейного одношагового предсказания на основе нейрона Мак-Каллока-Питца.

5. Принципы обучения нейронных сетей. Обучение с учителем и без учителя. Примеры. Метод соревнования.

6. Формирование обучающих выборок. Пример.

7. Алгоритм обратного распространения ошибок.

8. Логические элементы на основе нейронных сетей.

9. Решение задачи XOR.

10. Многослойный (двухслойный) персептрон. Обучение и области применения.

11. Самоорганизующиеся нейронные сети Кохонена (SOFM).

12. Ассоциативная память нейронных сетей. Нейронные сети встречного распространения.

13. Сеть Хопфилда. Принципы обучения. Задачи, решаемые с помощью сетей Хопфилда.

14. Сеть Хэмминга. Обучение и функционирование.

15. Двунаправленная ассоциативная память.

16. Сети адаптивной резонансной теории.

17. Машина Больцмана. Алгоритм больцмановского обучения (метод «отжига»).

18. Сети с использованием радиальных базисных функций.

6.3. Индивидуальные задания для студентов по дисциплине

ИДЗ 1. Построение одношагового предиктора на основе нейронной сети Мак-Каллока-Питца.

Студентам предлагается написать программное решение позволяющее производить оценку простейших периодических функций (тип функции – различные комбинации тригонометрических функций)

ИДЗ 2. Программная реализация распознавания печатных символов на основе сети Хопфилда. Индивидуально задаются различные печатные символы (буквы кириллицы или латиницы, цифры от1 до 9)

6.4. Критерии оценивания компетенций (результатов):

Успешно освоившими дисциплину считаются студенты, отчитавшиеся по всем формам контроля (два ИДЗ, контрольная работа). Общая оценка за экзамен складывается из баллов за две точки промежуточного контроля в течение семестра и баллов итогового контроля в соответствии с университетской системой рейтингового контроля.

Описание шкалы оценивания:

За успешное выполнение ИДЗ студент получает в соответствии с рейтинговой системой до 30 баллов. Максимальная оценка достигается при полном выполнении задания с демонстрацией работающей программы и контрольными тестами работоспособности самой программы, а также при наличии письменного отчета по работе.

Подробный ответ на вопросы КР на каждый вопрос (всего три вопроса в билете) оценивается в 10% . Дополнительные баллы до10% выставляются за активность на лекциях и семинарах.

Полученные проценты проставляются в рейтинг. Максимальная оценка составляет 100 баллов.

5. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

Основная литература

Галушкин, А.И. Нейронные сети: основы теории. [Электронный ресурс] : . — Электрон. дан. — М. : Горячая линия-Телеком, 2010. — 496 с. — Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=5144 — Загл. с экрана.

Червяков, Н.И. Применение искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в криптографии [Электронный ресурс] : монография / Н.И. Червяков, А.А. Евдокимов, А.И. Галушкин [и др.]. — Электрон. дан. — М. : Физматлит, 2012. — 277 с. — Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=5300 — Загл. с экрана.

Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер.с польск.И.Д.Рудинского. [Электронный ресурс] : / Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. — Электрон. дан. — М. : Горячая линия-Телеком, 2013. — 384 с. — Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=11843 — Загл. с экрана.

4. А. Барский, Введение в нейронные сети . 2011

http://www.intuit.ru/studies/courses/607/463/info

5. Г. Яхьяева, Основы теории нейронных сетей. 2010

http://www.intuit.ru/studies/courses/88/88/info

6. С. Сотник. Проектирование систем искусственного интеллекта., 2013

http://www.intuit.ru/studies/courses/1122/167/info

Дополнительная литература

Р. Каллан, «Основные концепции нейронных сетей» М., Изд. Дом Вильямс, 2003.

С. Хайкин «Нейронные сети. Полный курс.» Изд. Дом Вильямс, Москва, 2006.

Л.Н. Ясницкий «Введение в искусственный интеллект»,Изд. Центр Академия, Москва, 2005.

Л.Г. Комарцова, А.В. Максимов «Нейрокомпьютеры», Из-во МГТУ им. Баумана, 2002.

М. Тим Джонс «Программирование искусственного интеллекта в приложениях», Из-во ДМК Пресс, Москва 2004.

А.Н.Горбань, В.Л.Дунин-Барковский, А.Н.Кирдин и др., «Нейроинформатика», Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998.

В.Г. Круглов, В.В. Борисов, «Искусственные нейронные сети», М., Телеком., 2001.

А.И. Галушкин, «Теория нейрокомпьютерных сетей», М., ИПР РЖД, 2000.

9. Источники WWW (соответствующие электронные ресурсы на кафедральном сервере www.ksst.obninsk.ru)

Kohonen T., “Self-Organization Maps” , Second Ed., Berlin, Springer-Verlag, 1997.

Уоссерман Ф., «Нейрокомпьютерная техника», пер. с англ., М., МИР, 1992.

В.С. Медведев, В.Г. Потемкин, «Нейрокомпьютерные сети. МАТЛАБ6», М.,МИФИ, 2003.

13. Краткий терминологический словарь

14. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Лекционные занятия проводятся в аудитории, оборудованной проекционной установкой в комплекте с компьютером. Практические работы выполняются в дисплейном классе на компьютерах типа IBM PC с установленной операционной системой Windows 10.

15. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины

Для разработки программной реализации ИДЗ студенты могут пользоваться освоенными программными средами и компилляторами (Паскаль, С). Проверка работоспособности создаваемого продукта осуществляется в компьютерных классах кафедр КССТ, и АСУ.