آموزش شبکه‌های گازی عصبی و کاربردهای آن

شبکه ‌های گازی عصبی یا Neural Gas Network یکی از انواع شبکه ‌های گازی عصبی رقابتی با الگوی یادگیری غیر نظارت شده هستند. کاربرد اصلی شبکه ‌های گازی عصبی Neural Gas Networks در حل مسائل خوشه‌بندی و یادگیری توپولوژی است. الگوریتم پایه شبکه ‌های گازی عصبی Neural Gas Networks در سال 1991 و توسط توماس مارتینز و کلاوز شولتن ارائه شد. دوره آموزش شبکه ‌های گازی عصبی با هدف آموزش این ترند جذاب در هوش مصنوعی ارائه شده است که در ادامه آن را معرفی خواهیم کرد.

دوره آموزش شبکه ‌های گازی عصبی 

دوره آموزش شبکه ‌های گازی عصبی از مجموعه دوره‌های آموزش متلب و آموزش هوش مصنوعی مکتب خونه یک دوره پروژه محور بوده که با هدف آموزش شبکه ‌های گازی عصبی در مکتب خونه تهیه و تدوین شده است. در این دوره کاربران با مفهوم شبکه ‌های گازی عصبی  و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها آشنا خواهند شد.

چه مباحثی در دوره آموزش شبکه ‌های گازی عصبی ارائه می‌شود؟

در این دوره آموزش مباحث زیر پوشش داده شده است:

• تاریخچه و نحوه عملکرد شبکه ‌های گازی عصبی 
• پیاده‌سازی قدم‌به‌قدم این شبکه‌ها در محیط MATLAB
• پیاده‌سازی خوشه‌بندی داده با این شبکه‌ها
• پیاده‌سازی قطعه‌بندی تصویر با این شبکه‌ها
• پیاده‌سازی استخراج ویژگی از تصویر با این شبکه‌ها

پیش‌نیاز‌های دوره شبکه ‌های گازی عصبی 

یادگیری این دوره نیازمند پیش‌نیازهای متعددی از جمله مبانی برنامه‌نویسی، مبانی داده کاوی، مبانی پردازش تصویر و مبانی شناسایی آماری الگو است. همچنین این دوره برای دانشجویان رشته‌های کامپیوتر و فناوری اطلاعات به صورت کلی و گرایش هوش مصنوعی به صورت تخصصی مناسب است