ОТЗЫВ
на выпускную квалификационную работу бакалавра
Направление 010400
Прикладная математика, фундаментальная информатика и основы программирования
Короткова Яна Глебовича
Исследование подходов к обучению нейронных сетей 
В ВКР ставилась задача:
•	рассмотреть различные математическиемодели нейронных сетей и парадигм их обучения, 
•	обзор методов  обучения нейронных сетей
•	рассмотреть области применения нейронных сетей
Работа состоит из введения (включающее в себя постановку задачи, обзор используемой литературы), двух глав, заключения и список используемой литературы.  В ней рассматриваются математические модели нейронных сетей, принципы классификации этих моделей (сетей), концептуальные подходы к их обучению, а также различные методы обучения в каждом  из подходов. Рассматриваются методы увеличения скорости обучения сети. Рассмотрены области применения нейронных сетей. 
Задача свелась к исследованиию теоретическов материалов об искусственных нейронных сетях, описанию некоторых математических моделей нейронных сетей, проведению соответствующего анализа полученных данных . 
Бакалавр проявил умение выделить, понять и грамотно изложить определенную проблему, изложить варианты ее решения найденных при обработке и анализе изучаемой литературы наличие ссылок, подписей и источников таблиц и т.п.; аккуратность оформления; грамотность и полнота составления списка литературы; актуальность источников; наличие в списке источников не только учебной литературы, но и научных монографий, статей из периодических изданий по исследуемой проблематике; использование иностранных источников; наличие в тексте ссылок на источники, указанные в списке литературы; обязательное использование оригинальных источников на аналитического и статистического характера на иностранных языках.
Все поставленные в работе цели и задачи были выполнены. Задача свелась к исследованиию теоретическов материалов об искусственных нейронных сетях, описанию некоторых математических моделей нейронных сетей, перечислены методы обучения нейронных сетей.  Были описаны различные математические модели искусственных нейронных сетей, рассмотрены принципы классификации сетей, изучены концептуальные подходы к их обучению( с учителем, без учителя), а также была дана краткая информация о некоторых методах обучения(коцепция Хэбба). Кроме того, в работе предоставлена информация о возможности увеличения скорости обучения сети, а также рассказывается о некоторых сферах применения нейронных сетей.
Считаю, что работа  Короткова Яна Глебовича  удовлетворяет требованиям, предъявляемым к выпускным квалификационным работам может быть оценена на «хорошо», а ее автор достоин присвоения искомой квалификации 


Научный руководитель
К.ф.-м.н, доцент  								Должиков В.В.