الجامعة :جامعة المنصورة |
الكلية :كلية الحاسبات والمعلومات |
القسم :علوم الحاسب |
|
1- بيانات المقرر :- |
| الرمز الكودى: | عح374 | اسم المقرر: | الشبكات العصبية | الفرقة: | رابعة علوم الحاسب | عنوان البرنامج: | | التخصص: | | عدد الساعات: | نظري: | 3 | فصل: | 3 | عملى: | |
|
2- أهداف المقرر :- |
| - This course introduces the concepts of connectionism, along with algorithms for simulating neural networks, discussion of alternative network architectures and training algorithms
- understand how to design and implement artificial neural networks
- increase ability to solve existing problems by using artificial neural networks
|
3- نواتج التعلم المستهدفة للمقرر :- |
| |
4- محتويات المقرر :- |
| م | الموضوع | الأسبوع |
---|
1 | Introductio to neural networks | | 2 | Differences between biological and artificial neuron | | 3 | Design of artificial neuron | | 4 | Types of activation functions | | 5 | Neural network architecture | | 6 | Learning different Models of neural networks | | 7 | Training Algorithms (Hebbian, Perceptron, Adaline, Madaline, backpropagation) | | 8 | Training neural networks for Realization of logic functions | | 9 | Neural Networks Based on Competition | | 10 | Hardware implementation of neural networks | | 11 | Neural network applications | | 12 | Review and discussion | |
|
|
5- أساليب التعليم والتعلم :- |
| م | الاسلوب |
---|
| Computer | | Data Show | | power point slides | | whiteboard | | different software |
|
|
6- أساليب التعليم والتعلم للطلاب ذوى القدرات المحدودة :- |
| لا توجد بيانات. |
|
7- تقويم الطلاب :- |
| أ- التوقيت |
| م | الطريقة | الأسبوع |
---|
1 | mid-term exam | 10 | 2 | reports | 12 | 3 | oral | 12 |
|
| ب- توزيع الدرجات |
| م | الطريقة | الدرجة |
---|
1 | امتحان نصف الترم | 5 | 2 | امتحان آخر الترم | 75 | 3 | الامتحان الشفوى | 5 | 4 | الامتحان العملى | 10 | 5 | أعمال الترم | 5 | 6 | طرق أخرى للتقييم | 0 | المجموع | 100% |
|
|
8- قائمة الكتب الدراسية والمراجع |
| م | العنصر | النوع |
---|
1 | Simon Hayken " Neural Networks: A Comprehensive Foundation," Prentice-Hall, Inc. 1999. | | 2 | J. Hertz, A. Krogh, and R. G. Palmer. Introduction to the Theory of Neural Computation, Addison-Wesley, 1991. | |
|
|
9- مصفوفة المعارف والمهارات المستهدفة من المقرر الدراسي |
| م | المحتوى | أسبوع الدراسة |
---|
| Introductio to neural networks | | | Differences between biological and artificial neuron | | | Design of artificial neuron | | | Types of activation functions | | | Neural network architecture | | | Learning different Models of neural networks | | | Training Algorithms (Hebbian, Perceptron, Adaline, Madaline, backpropagation) | | | Training neural networks for Realization of logic functions | | | Neural Networks Based on Competition | | | Hardware implementation of neural networks | | | Neural network applications | | | Review and discussion | |
|
|
اساتذة المادة: - |
| - حازم مختار مختار البكرى
|
رئيس مجلس القسم العلمى: - |
| علاء الدين محمد رياض |