Lektors: Maksims Žigunovs
Tēma: Neironu tīkli un ģenētiskie algoritmi – teorija un pamati
Datums: 2025. gada 10. maijs
Norises vieta: Alberta koledža, 33.kab.
Mērķauditorija: Studiju programmas “Informācijas tehnoloģijas” studenti no EKA un AK
Vieslekcijas mērķis
Iepazīstināt studentus ar mākslīgā intelekta pamatvirzieniem – neironu tīkliem un ģenētiskajiem algoritmiem, to teorētiskajiem pamatiem un praktisko pielietojumu.
Galvenie apskatītie jautājumi
- Mākslīgā intelekta attīstības īss pārskats - Mākslīgie neironu tīkli: Neirona modelis; Tīklu tipi (perceptrons, daudzslāņu tīkli) Apmācības metodes (atpakaļpropagācija, gradienta kritums). - Ģenētisko algoritmu pamatprincipi: Populācija, gēni, hromosomas; Mutācija, krustošana, selekcija; Evolūcijas process optimizācijā - Praktiski piemēri un izmantošana
Lektora komentāri un pieredze
Lektors dalījās ar praktiskiem piemēriem no savas profesionālās darbības, minot projektus, kur izmantoti neironu tīkli un ģenētiskie algoritmi. Klausītāji guva ieskatu par to, kā šie rīki tiek izmantoti nozarē un pētniecībā.
Atsauksmes un iespaidi
Lektora uzstāšanās tika augsti novērtēta. Klausītāji izrādīja augstu interesi, uzdeva vairākus jautājumus un piedalījās diskusijā. Daudzi studenti pauda vēlmi padziļināti apgūt šo jomu.
Secinājumi
Vieslekcija sasniedza savu mērķi – sniedza kvalitatīvu ievadu aktuālās AI tēmās, kas būtiski papildina studiju kursu saturu. Šāda veida aktivitātes sekmē studentu profesionālo izaugsmi un orientē uz inovatīvām pieejām IT nozarē.
