Моделювання систем на основі експериментальних даних
Спеціальність: Комп'ютерні науки
Код дисципліни: 8.122.00.M.41
Кількість кредитів: 4.00
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: Професор, професор кафедри ІСМ, д.т.н. Буров Євген Вікторович
Семестр: 4 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: - володіння поглибленими професійно-профільними знаннями і практичними навичками для вирішення складної проблеми системного аналізу – побудови систем з ситуаційною обізнаністю.
- уміння продемонструвати систематичні знання сучасних методів проведення досліджень в області системного аналізу робототехнічних систем.
- уміння продемонструвати поглиблені знання в області наукових досліджень розпізнавання образів в автономних інтелектуальних системах.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Комп’ютерний зір в рухомих робототехнічних системах.
Короткий зміст навчальної програми: Головні визначення та моделі систем з ситуаційною обізнаністю. Загальна характеристика задачі розпізнавання образів в системах з СО. Методи класифікації та кластеризації. Байесівська теорія рішень у задачах розпізнавання. Оцінка параметрів та навчання з вчителем. Непараметричні методи. Лінійні розділяючі функції. Навчання без вчителя та групування. Аналіз сцен. Аналіз просторових частот. Використання нейронних мереж для розпізнавання образів. Структурне розпізнавання образів.
Методи та критерії оцінювання: письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування (50%)
підсумковий контроль (контрольний захід, екзамен): письмово-усна форма (50%)
Рекомендована література: 1. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен./ Р.Дуда, П.Харт.- М.:Мир, 1976.-C.507.
2. Marques de Sa. Pattern Recognition. Concepts, methods and applications./Marques de Sa.- Springer, 2001.- P.328.
3. Grenander U. Pattern theory:from representation to inference./ Grenander U, Miller M.- Oxford university press, 2007.- P. 609.
4. Закревский А. Логика распознавания./Закревский А.Д.-Минск:Наука и техника, 1988.-С. 119