А. Ежов, С. Шумский "Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе"
1. Введение. Компьютеры и Мозг.
Нейрокомпьютеры попадают в заголовки газет. Что отличает обработку информации в мозге и в современных компьютерах? Символьная и образная информация. Перспективы нейрокомпьютинга.
2. Нейрокомпьютеры: какие они?
Как начинался нейрокомпьютинг? Как выглядят современные нейрокомпьютеры? Какова их производительность и цена? Нейрокомпьютеры и нейро-эмуляторы. Как и где используют нейрокомпьютинг? Основные парадигмы нейрокомпьютинга. Анатомия нейросетей. Классификация нейро-архитектур.
3. Обучение с учителем: Распознавание образов
Парсептроны. Прототипы задач: аппроксимация многомерных функций, классификация образов. Возможности персептронов. Обучение с обратным распространением ошибки.
4. Обучение без учителя: Сжатие информации
Кластеризация данных, анализ главных компонент, сжатие информации. Хеббовское обучение. Автоассоциативные сети. Сети Кохонена.
5. Предсказание финансовых временных рядов
Что обеспечивает доходность бизнеса, основанного на предсказаниях? Какова методика предсказания временных рядов? Специфика финансовых временных рядов. Как подбирать признаковое пространство? Какой функционал ошибки лучше? Норма прибыли нейросетевой игры на реальных данных.
6. Извлечение правил. Анализ значимости входов
Искусственный интеллект, экспертные системы и нейронные сети.
7. Предсказание рисков и рейтингование
Зачем нужны и какие бывают рейтинги? Нейросетевое рейтингование ценных бумаг. Предсказание банкротств. Пример нейросетевого анализа банков.
Примеры: применений нейросетей в бизнесе: оценка стоимости квартир в Москве, карта состояний фондового рынка, категоризация крупнейших компаний России.
