Нейролінгвістичне програмування (НЛП) як явище у сучасній психології взагалі та психології управління зокрема. Історія виникнення НЛП, його техніки. Гіпноз М. Еріксона як попередник НЛП. Сфери застосування НЛП, методика моделювання власного успіху.

Основные медиаторы нервной системы, их роль в механизмах регулирования двигательных функций. "Дофаминовые" пути головного мозга. Болезнь Паркинсона как заболевание центральной нервной системы, относящееся к классу дофаминзависимых нейродегенераций.

Специфіка застосування нейронних мереж. Огляд програмних засобів, що використовують нейронні мережі. Побудова загальної моделі згорткової нейронної мережі. Реалізація нейромережного модулю розпізнавання символів на прикладі номерних знаків автомобілів.

Тиреоїдний дисбаланс, розвиток поведінкового дефіциту і порушення мнестичних функцій. Накопичення продуктів перекисного окислення ліпідів в різних структурах головного мозку у білих щурів. Порушення інтегративної діяльності центральної нервової системи.

Основные свойства нейрона. Роль ионных каналов мембраны в его возбуждении (генерация нейрона потенциала действия). Синапс, передача возбуждения от нейрона к нейрону. Электроэнцефалограмма - исследование биоэлектрических процессов мозга. Понятие "ритма".

Медь, крупнейшие месторождения. История эффекта нейтронной активации, физическая суть метода и область применения. Предпосылки для опробования меди в колчеданных рудах. Примеры использования нейтрон-активацинного метода на медноколчеданных месторождениях.

Нейрон как структурно-функциональная единица нервной системы, знакомство с основными видами: униполярные, чувствительные, возбуждающие. Рассмотрение ключевых особенностей взаимодействия нейрона с другими клетками. Общая характеристика свойств синапса.

Открытие связи между иммунной и нервной системами организма. Глутаматные рецепторы в нервной системе и их назначение. Молекулярные реакции активируемого нейрона. Причины и последствия нейротоксичности NMDA-рецепторов. Отграничение живых нейронов.

Результат обогащенного сенсорного опыта, приобретенного в ранний период жизни. Критические периоды для развития высших функций. Исследования нейрональных функций. Особенности исследования восприятия звуковых и зрительных сигналов у новорожденных совят.

Вклад клинической неврологии в изучение мозга. Развитие строения коры в эмбрионе. Связь фундаментальной нейронауки и практической неврологии. Особенности нейрональных ритмов. Значение исследований в фундаментальной науке для лечения серьезных заболеваний.

Основні положення нейронної теорії. Структурна модель та елементи нервової системи, обмін речовин, кровопостачання. Клітини глії; основні функції нейронів: сприймаючі, інтегративні, ефекторні. Механізм обробки і передачі інформації в нервовій системі.

Программная реализация статической нейронной сети Хемминга, распознающей символы текста. Описание реализации алгоритма. Реализация и обучение сети, входные символы. Локализация и масштабирование изображения, его искажение. Алгоритм распознавания текста.

Основные положения нейронной теории. Структурные элементы нервной клетки. Обмен веществ в нейроне, кровоснабжение нервных клеток. Особенности питания нервных клеток и обмена веществ. Основные функции нервной клетки: воспринимающая функция нейрона.

Вимоги до програмного виробу та функціональних характеристик. Опис інтерфейсу програмного виробу, процедур і функцій. Мережі зі зворотним розповсюдженням. Алгоритм навчання з вчителем (алгоритм зворотного розповсюдження багатошарових нейронних мереж).

Область застоcування програми - складання розкладу для факультетів вищих навчальних закладів України. Опис функціонування програми. Генетичні алгоритми, опис вибору технічних і програмних засобів. Розрахунок ефективності впровадження програмного продукту.

Понятие и свойства искусственных нейронных сетей, их функциональное сходство с человеческим мозгом, принцип их работы, области использования. Экспертная система и надежность нейронных сетей. Модель искусственного нейрона с активационной функцией.

Базовые архитектуры компьютеров: последовательная обработка символов по заданной программе и параллельное распознавание образов по обучающим примерам. Искусственные нейронные сети. Прототип для создания нейрона. Поведение искусственной нейронной сети.

Базовые понятия искусственного нейрона: структура, активационные функции, классификация. Изучение преимуществ нейронных сетей, позволяющих эффективно строить нелинейные зависимости, более точно описывающие наборы данных, чем линейные методы статистики.

Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.

Изучение человеческого мозга. История изучения и создания нейронных сетей. Биологический и искусственный нейрон. Выбор структуры нейросети. Грамотное обучение искусственных нейронных сетей и их применение, программные модели искусственных нейросетей.

Искусственные нейронные сети как вид математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток мозга. Виды сетей: полносвязные, многослойные. Классификация и аппроксимация. Алгоритм обратного распространения.

Особенности нейронных сетей как параллельных вычислительных структур, ассоциируемых с работой человеческого мозга. История искусственных нейронных сетей как универсального инструмента для решения широкого класса задач. Программное обеспечение их работы.

Простейшая сеть, состоящая из группы нейронов, образующих слой. Свойства нейрокомпьютеров (компьютеров на основе нейронных сетей), привлекательных с точки зрения их практического использования. Модели нейронных сетей. Персептрон и сеть Кохонена.

Механизм работы нервной системы и мозга человека. Схема биологического нейрона и его математическая модель. Принцип работы искусственной нейронной сети, этапы ее построения и обучения. Применение нейронных сетей в интеллектуальных системах управления.

Искусственные нейронные сети, строящиеся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Элементарный преобразователь в сетях. Экспериментальный автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик LoFLYTE, использующий нейронные сети.

Проект автоматизированной системы прогнозирования относительного курса валютных пар для международной валютной биржи Forex с использованием нейронных сетей. Требования к техническому обеспечению. Обоснование выбора средств автоматизации программы.

Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.

Рождение искусственного интеллекта. История развития нейронных сетей, эволюционного программирования, нечеткой логики. Генетические алгоритмы, их применение. Искусственный интеллект, нейронные сети, эволюционное программирование и нечеткая логика сейчас.

Определение и виды модели, ее отличие от понятия моделирования. Формула искусственного нейрона. Структура передачи сигнала между нейронами. Способность искусственных нейронных сетей к обучению и переобучению. Особенности их применения в финансовой сфере.

Преимущества и недостатки нейронных сетей с радиальными базисными функциями (РБФ). Функции newrbe и newrb для построения РБФ общего вида и автоматической настройки весов и смещений. Пример построения нейронной сети с РБФ в математической среде Matlab.