Комп'ютерні технології розпізнавання та класифікації в складних системах
Спеціальність: Системний аналіз
Код дисципліни: 8.124.00.M.025
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: А.Ю. Берко
Семестр: 4 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: здатність використовувати знання та навички щодо проведення збору даних, моделювання відповідних ресурсів і систем при аналізі конкурентоспроможності установи;
здатність застосувати знання та практичні навики аналізу відповідних нормативних документів, чинних стандартів і технічних умов у галузі;
практичне застосовування знань сучасного стану справ та новітніх технологій в галузі системного аналізу;
Результати навчання: Отримання знань для здатності проводити оцінку наявних технологій розпізнавання та класифікації в складних системах та на основі аналізу формувати вимоги до розроблення перспективних інформаційних технологій.
Знання та навики здійснювати ефективну комунікативну діяльність роботи команди зі розроблення засобів і технологій розпізнавання та класифікації в складних системах.
Знання та навики з побудови моделі інформаційних потоків, проектування сховищ і просторів даних, баз знань, використовуючи діаграмну техніку і стандарти розроблення інформаційних систем.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Основи теорії систем Моделювання, аналіз та синтез взаємодії складних інформаційних систем
Теорія ймовірностей і математична статистика Методи аналізу та оптимізації складних систем
Інформаційні технології Системний аналіз багатокритеріальних процесів різної природи
Короткий зміст навчальної програми: Знання отримані в процесі вивчення даної дисципліни базуються як на ключових положеннях технологій розпізнавання та класифікації в складних системах (сутність, завдання, види, елементи, функції), так і на сучасних методах та інструментах технологій розпізнавання та класифікації в складних системах: положеннях ISO, основних елементах технологій розпізнавання та класифікації в складних системах та проведення аналізів середовища організації.
Опис: Поняття ознаки та їх види. Інформативність ознак та їх відбір. Означення еталону. Сприйняття образів за сукупністю ознак. Поняття ознакового простору та його метрики. Міри близькості для кількісних, якісних та бінарних ознак. Поняття матриці близькості.
Поняття класифікації та її методи. Чисельна класифікація та її типи. Інформаційна статистика. Стратегії об’єднання та їх типи. Модель кластерного аналізу. Агломеративний ієрархічний кластерний аналіз з числовими та бінарними ознаками. Подання результатів кластеризації за допомогою дендрограми та їх інтерпретація.
Методи та критерії оцінювання: Діагностика знань відбувається шляхом оцінювання виконаних лабораторних робіт та залікового контролю (письмової компоненти) у формі тестових запитань трьох рівнів складності
Критерії оцінювання результатів навчання: - індивідуальна робота – 20
- виконання лабораторних завдань – 30
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: Кутковецький В.Я. Розпізнавання образів [Текст] : навч. посіб. / В. Я. Кутковецький; Миколаївський держ. гуманітарний ун-т ім. Петра Могили комплексу "Києво-Могилянська академія". - Миколаїв : Видавництво МДГУ ім. Петра Могили, 2003. - 196 с.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).