كلية الحاسبات والمعلومات

نموذج رقم(12)

توصيف مقرر دراسي : الشبكات العصبية

2008 - 2009

 
الفارابى لإدارة جودة التعليم والتعلم - 17/5/2024
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:
  • جميع البرامج الاكاديمية
التخصص:
عدد الساعات: نظري: 3فصل: 3عملى:
2- أهداف المقرر :-
  1. This course introduces the concepts of connectionism, along with algorithms for simulating neural networks, discussion of alternative network architectures and training algorithms
  2. understand how to design and implement artificial neural networks
  3. increase ability to solve existing problems by using artificial neural networks
3- نواتج التعلم المستهدفة للمقرر :-
4- محتويات المقرر :-
مالموضوعالأسبوع
1Introductio to neural networks
2Differences between biological and artificial neuron
3Design of artificial neuron
4Types of activation functions
5Neural network architecture
6Learning different Models of neural networks
7Training Algorithms (Hebbian, Perceptron, Adaline, Madaline, backpropagation)
8Training neural networks for Realization of logic functions
9Neural Networks Based on Competition
10Hardware implementation of neural networks
11Neural network applications
12Review and discussion

5- أساليب التعليم والتعلم :-
مالاسلوب
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
مالطريقةالأسبوع
1mid-term exam10
2reports12
3oral12
ب- توزيع الدرجات
مالطريقةالدرجة
1امتحان نصف الترم5
2امتحان آخر الترم75
3الامتحان الشفوى5
4الامتحان العملى10
5أعمال الترم5
6طرق أخرى للتقييم0
المجموع100%

8- قائمة الكتب الدراسية والمراجع
مالعنصرالنوع
1Simon Hayken " Neural Networks: A Comprehensive Foundation," Prentice-Hall, Inc. 1999.
2J. 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
مالمحتوىأسبوع 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: -
  1. حازم مختار مختار البكرى
رئيس مجلس القسم العلمى: -
علاء الدين محمد رياض