Předmět se v prvé části zabývá přehledem typů architektur neuronových sítí a podrobnou analýzou jejich vlastností. Součástí tohoto rozboru je využití neuronových sítí ve zpracování a rozpoznávání signálů a obrazů. Ve druhé části je předmět věnován teorii optimální detekce a restaurace signálu v klasické i zobecněné podobě, se zdůraznění společného základu této oblasti. Předmět upozorňuje na společná hlediska v oblasti neuronových sítí a v oblasti optimalizovaného zpracování signálu.

Okruhy otázek k SDZ

1. Architektury a funkce neuronových sítí, řízené a neřízené učení, zobecňování znalostí
2. Dopředné sítě, vícevrstvý perceptron, učení zpětným šířením chyby jako LMS problém
3. Sítě s radiální bází
4. Sitě se vzájemnými a zpětnými vazbami, Hopfieldovy sítě a Boltzmannův stroj
5. Samoorganizující se systémy, Kohonenovy mapy
6. Problém optimální detekce a restaurace signálů, modely zkreslení, dekonvoluce a nelin. filtrace
7. Restaurace jako LMS problém, formulace a přístupy k řešení
8. Klasická Wienerova filtrace, diskrétní Wiener-Levinsonova filtrace
9. Kalmanova filtrace
10. Adaptivní filtace, adaptační algoritmy