Online-методи машинного навчання
Спеціальність: Комп'ютерні науки
Код дисципліни: 8.122.00.M.023
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Системи штучного інтелекту
Лектор: Шаховська Наталія Богданівна
Семестр: 4 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: • Здатність продукувати інноваційні наукові ідеї, оволодіти методологією наукової та педагогічної діяльності, вирішувати комплексні проблеми в процесі інноваційно-дослідницької та професійної діяльності, проводити оригінальні наукові дослідження у сфері інформаційних технологій на міжнародному та національному рівні;
• Систематичні знання сучасних методів проведення досліджень в галузі комп’ютерних наук та інформаційних технологій, а також в суміжних галузях;
• Критичний аналіз, оцінка і синтез нових ідей;
• Здатність ініціювати, обґрунтовувати та управляти актуальними науковими проектами інноваційного характеру, самостійно проводити наукові дослідження, взаємодіяти у колективі та виявляти лідерські здібності при виконанні наукових проектів.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Методи аналізу та оптимізації складних систем
Короткий зміст навчальної програми: Знання отримані в процесі вивчення даної дисципліни базуються як натрадиційних методах опрацювання зображень (лінійні фільтри, перетворення Фур’є,регресія, класифікація, кластеризація), так і на сучасних методах та інструментахмашинного навчання.
Методи та критерії оцінювання: Лабораторні роботи - 40 балів, екзамен - 60 балів
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100-88 балів - атестований з оцінкою «відмінно» - Високий рівень: здобувач освіти демонструє поглиблене володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, системні знання, вміння і навички їх практичного застосування. Освоєні знання, вміння і навички забезпечують можливість самостійного формулювання цілей та організації навчальної діяльності, пошуку та знаходження рішень у нестандартних, нетипових навчальних і професійних ситуаціях. Здобувач освіти демонструє здатність робити узагальнення на основі критичного аналізу фактичного матеріалу, ідей, теорій і концепцій, формулювати на їх основі висновки. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку, самостійної науково-дослідної діяльності, що реалізується за підтримки та під керівництвом викладача. 87-71 балів - атестований з оцінкою «добре» - Достатній рівень: передбачає володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на підвищеному рівні, усвідомлене використання знань, умінь і навичок з метою розкриття суті питання. Володіння частково-структурованим комплексом знань забезпечує можливість їх застосування у знайомих ситуаціях освітнього та професійного характеру. Усвідомлюючи специфіку задач та навчальних ситуацій, здобувач освіти демонструє здатність здійснювати пошук та вибір їх розв’язання за поданим зразком, аргументувати застосування певного способу розв’язання задачі. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку. 70-50 балів - атестований з оцінкою «задовільно» - Задовільний рівень: окреслює володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на середньому рівні, часткове усвідомлення навчальних і професійних задач, завдань і ситуацій, знання про способи розв’язання типових задач і завдань. Здобувач освіти демонструє середній рівень умінь і навичок застосування знань на практиці, а розв’язання задач потребує допомоги, опори на зразок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативність та евристичність, домінування мотивів обов’язку, неусвідомлене застосування можливостей для саморозвитку. 49-00 балів - атестований з оцінкою «незадовільно» - Незадовільний рівень: свідчить про елементарне володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, загальне уявлення про зміст навчального матеріалу, часткове використання знань, умінь і навичок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативно-прагматичний інтерес.
Рекомендована література: 1. Ткаченко Р. О. Нейромережеві засоби штучного інтелекту: навчальний посібник / Р.О. Ткаченко, П. Р. Ткаченко, І. В. Ізонін - Львів: Видавництво Львівської політехніки,2017. - 240 с. ISBN 978-966- 941-011- 52. Шапиро Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман. – М. : Бином.Лаборатория знаний, 2006. – 716 с.3. Форсайт Д. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. Форсайт, Ж. Понс. – М. :Вильямс, 2004. – 928 с.4. Савиных В. П. Аэрокосмическая фотосьемка / В. П. Савиных, А. С. Кучко, А. Ф.Стеценко. – М. : КартоГеоЦентр Геоиздат, 1997. – 378 с.5. Янтуш Д. А. Дешифрирование азрокосмических снимков / Д. А. Янтуш. – М. : Недра,1991. – 240 с.6. Цифровая обработка изображений в информационных системах / И. С. Грузман, В. С.Киричук и др. – Новосибирск : НГТУ, 2002. ? 352 с.