Điều khiển con lắc ngược sử dụng mạng Neural trên chip DSP: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện tử/ Nguyễn Đức Quyền; Ngô Văn Thuyên (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp.Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh, 2013 xiv, 66tr.; 30cm Dewey Class no. : 629.8 -- dc 22Call no. : 60520203 629.8 N573-Q173

Nhận dạng sự cố trong trạm biến áp 110kV bằng mạng Nơ rôn và kĩ thuật Wavelet: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện/ Phạm Văn Chí Công; Nguyễn Nhân Bổn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2019

Dự báo nhu cầu phụ tải điện năng dùng mạng Neural: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện/ Đoàn Văn Vững; Lê Mỹ Hà (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2018 xi, 57tr.; 30cm + 1 đĩa CD Dewey Class no. : 621.319 -- dc 23Call no. : 60520202 621.319 Đ631-V993

Điều khiển hệ phi tuyến dùng giải thuật thông minh: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật điện tử, truyền thông/ Tạ Minh Giang; Tạ Văn Phương (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2018 xiv, 102tr.; 30cm + 1 đĩa CDDewey Class no. : 629.8 -- dc 23Call no. : KĐĐ-41 629.8 T111-G433

Nhận dạng tiếng nói dùng mạng Neural: Luận văn thạc sĩ/ Đinh Thị Thanh Hoa. -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2013 xvi, 82tr.; 30cm Dewey Class no. : 006.454 -- dc 22Call no. : 605270 006.454 Đ584-H678

Điều khiển hệ phi tuyến dùng giải thuật thông minh: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật điện tử, truyền thông/ Nguyễn Thành Luân; Tạ Văn Phương (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp.Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh, 2018 xiv, 102tr; 30cm + 1 đĩa CDDewey Class no. : 629.8 -- dc 23Call no. : KĐĐ-41 629.8 N573-L926

 Thiết kế và thi cônghệ thống phân loại trái cây dùng mạng Neural: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật Điện tử truyền thông/ Nguyễn Đức Hòa, Nguyễn Ngọc Phát, Nguyễn Thanh Hải (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020 xv, 72tr.: minh họa; 30cm + 1 đĩa CD Dewey Class no. : 629.8Call no. : KĐĐ-41 629.8 N573-H678

Nghiên cứu ứng dụng mạng neural dự báo tần số dao động tự nhiên của dầm vật liệu đa chức năng: Đề án thạc sĩ ngành Kỹ thuật cơ khí/ Nguyễn Thị Hoa Cúc; Lê Quốc Cường, Phạm Sơn Minh (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2024 Call no. : 8520103 620.11 N573-C963

Nhận dạng sự cố trong trạm biến áp 110kV bằng mạng Nơ rôn và kĩ thuật Wavelet: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện/ Phạm Văn Chí Công; Nguyễn Nhân Bổn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2019Call no. : 60520202 621.314 P534-C749

Nhận dạng sự cố trạm biến áp truyền tải bằng WAVELET và mạng NEURAL: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện/ Nguyễn Đức Toàn; Nguyễn Nhân Bổn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2018Call no. : 60520202 621.314 N573-T627

Luận văn về cá nhân hóa hệ thống nhận diện khuôn mặt dùng mạng ANN, bảo mật, linh hoạt. Ứng dụng Google Colab, Dlib, Tensorflow/Keras, OpenCV.

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 8: Neural Networks, trình bày kiến thức nền tảng về mạng nơ-ron nhân tạo, cấu trúc mạng nhiều lớp (MLP), quá trình lan truyền tiến và lan truyền ngược (backpropagation), cùng các hàm kích hoạt phổ biến. Bài học giúp người học hiểu rõ cách mạng nơ-ron học và dự đoán, làm nền tảng cho deep learning và các ứng dụng AI hiện đại.

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 3 - Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks" nhằm giúp sinh viên làm quen với một trong những kiến trúc học sâu quan trọng nhất – mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN) – được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính.

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; mạng nơron nhân tạo (Artificial neural network); các ứng dụng điển hình của mạng nơron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng nơron nhân tạo;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Hệ thống chữ cái Tiếng Việt là được xây dựng dựa trên chữ cái Latinh có thêm chữ ghép và dấu phụ. Do đó việc nhận dạng sẽ gặp khó khăn hơn so với chữ cái Latinh thông thường và cần phải có thuật toán xử lý đem lại độ chính xác cao. Mời các bạn cùng tham khảo để nắm chi tiết nội dung đề tài.

Tiểu luận nghiên cứu nhằm tìm hiểu mạng Couvolutional Neural Netwok và mô hình mạng; ứng dụng Couvolutional Neural Network cho bài toán nhận dạng hoa quả.

Bài giảng cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu mạng nơron nhân tạo, các ứng dụng điển hình, cấu trúc và hoạt động của một nơron nhân tạo, đầu vào và tổng kết dịch chuyển, hàm tác động - Giới hạn cứng, logic ngưỡng, kiến trúc mạng,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng Lý thuyết nhận dạng - Một số kỹ thuật trong lý thuyết nhận dạng trình bày dạng không tham số, có giám sát; dạng không giám sát; cửa sổ Parzen; ước lượng mật độ dùng cửa sổ Parzen; mạng neural theo xác suất; ranh giới quyết định của PNN; bộ phân lớp các láng giềng gần...

Bài giảng Lý thuyết nhận dạng - Một số kỹ thuật trong lý thuyết nhận dạng (tiếp) với các nội dung radial basis functions neural networks; kiến trúc của mạng neural RBF; khớp đường cong sử dụng mạng neural RBF; biểu diễn của dữ liệu nói trên; phân bố của mẫu trong ví dụ...

Chương 5 giúp người học hiểu về "Học máy". Nội dung trình bày cụ thể gồm có: Một số khái niệm, cây quyết định, học cây quyết định, thuật toán dựng cây, tập dữ liệu huấn luyện, cây phức tạp, gia lượng thông tin của tất cả các thuộc tính,...