Lektors: Maksims Žigunovs
TÄma: Neironu tÄ«kli un Ä£enÄtiskie algoritmi – teorija un pamati
Datums: 2025. gada 10. maijs
Norises vieta: Alberta koledža, 33.kab.
MÄrÄ·auditorija: Studiju programmas “InformÄcijas tehnoloÄ£ijas” studenti no EKA un AK
Vieslekcijas mÄrÄ·is
IepazÄ«stinÄt studentus ar mÄkslÄ«gÄ intelekta pamatvirzieniem – neironu tÄ«kliem un Ä£enÄtiskajiem algoritmiem, to teorÄtiskajiem pamatiem un praktisko pielietojumu.
Galvenie apskatÄ«tie jautÄjumi
- MÄkslÄ«gÄ intelekta attÄ«stÄ«bas Ä«ss pÄrskats - MÄkslÄ«gie neironu tÄ«kli: Neirona modelis; TÄ«klu tipi (perceptrons, daudzslÄÅu tÄ«kli) ApmÄcÄ«bas metodes (atpakaļpropagÄcija, gradienta kritums). - Ä¢enÄtisko algoritmu pamatprincipi: PopulÄcija, gÄni, hromosomas; MutÄcija, krustošana, selekcija; EvolÅ«cijas process optimizÄcijÄ - Praktiski piemÄri un izmantošana
Lektora komentÄri un pieredze
Lektors dalÄ«jÄs ar praktiskiem piemÄriem no savas profesionÄlÄs darbÄ«bas, minot projektus, kur izmantoti neironu tÄ«kli un Ä£enÄtiskie algoritmi. KlausÄ«tÄji guva ieskatu par to, kÄ šie rÄ«ki tiek izmantoti nozarÄ un pÄtniecÄ«bÄ.
Atsauksmes un iespaidi
Lektora uzstÄšanÄs tika augsti novÄrtÄta. KlausÄ«tÄji izrÄdÄ«ja augstu interesi, uzdeva vairÄkus jautÄjumus un piedalÄ«jÄs diskusijÄ. Daudzi studenti pauda vÄlmi padziļinÄti apgÅ«t šo jomu.
SecinÄjumi
Vieslekcija sasniedza savu mÄrÄ·i – sniedza kvalitatÄ«vu ievadu aktuÄlÄs AI tÄmÄs, kas bÅ«tiski papildina studiju kursu saturu. ŠÄda veida aktivitÄtes sekmÄ studentu profesionÄlo izaugsmi un orientÄ uz inovatÄ«vÄm pieejÄm IT nozarÄ.
