Розпізнавання образів у системах з ситуаційною обізнаністю

Спеціальність: Інформаційні системи та технології
Код дисципліни: 8.126.00.M.028
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: проф. Буров Є.В.
Семестр: 4 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: Метою вивчення дисципліни є сформувати у молодих науковців системні знання у галузі інформаційних технологій за спеціальністю системний аналіз, розвинути філософські та мовні компетентності, сформувати універсальні навики дослідника, достатні для проведення та успішного завершення наукового дослідження і подальшої професійно-наукової діяльності для побудови систем з ситуаційною обізнаністю.
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у аспірантів компетентностей: загальних: - здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу; - знання та розуміння предметної області та розуміння фаху; - здатність спілкуватися державною мовою як усно, так і письмово; - здатність спілкуватися іноземною мовою; - навички використання інформаційних і комунікаційних технологій; - здатність проведення досліджень на відповідному рівні; - здатність вчитися і оволодівати сучасними знаннями; - здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел; - здатність до адаптації та дії в новій ситуації; - здатність генерувати нові ідеї (креативність); - вміння виявляти, ставити та вирішувати проблеми; - здатність приймати обґрунтовані рішення; - здатність працювати в команді; - здатність спілкуватися з представниками інших професійних груп різного рівня (з експертами з інших галузей знань/видів економічної діяльності); - здатність працювати в міжнародному контексті; - здатність розробляти та керувати проектами; - здатність працювати автономно. фахових: - здатність гнучкого способу мислення, який дає можливість зрозуміти й розв’язати проблеми та задачі розпізнавання образів, зберігаючи при цьому критичне відношення до усталених наукових концепцій; - здатність використовувати поглиблені теоретичні та фундаментальні знання в галузі системного аналізу для вирішення складних проблем побудови систем з ситуаційною обізнаністю; - здатність формулювати, аналізувати та синтезувати рішення наукових проблем на абстрактному рівні шляхом їхньої декомпозиції на складові, які можна дослідити окремо в їх більш та менш важливих аспектах; - здатність комунікувати з колегами з даної області щодо наукових досягнень, як на загальному рівні, так і на рівні спеціалістів, здатність робити усні та письмові звіти, обговорювати наукові теми рідною та англійською мовами
Результати навчання: 1.Володіння поглибленими професійно-профільними знання і практичними навичками для вирішення складних проблем в галу зі інформаційних технологій і системного аналізу зокрема. 2.Здатність продемонструвати систематичні знання сучасних методів проведення досліджень в області побудови автономних інтелектуальних систем. 3.Здатність продемонструвати поглиблені знання в області наукових досліджень – розпізнавання образів у системах з ситуаційною обізнаністю; 4. Здатність продемонструвати розуміння впливу технічних рішень в суспільному, економічному і соціальному контексті.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Розподілені інформаційні системи та технології
Короткий зміст навчальної програми: У межах дисципліни розглядаються питання визначення систем з ситуаційною обізнаністю, моделі таких систем, JDL фреймворк, використання онтологій та логічного виведення у системах з ситуаційною обізнаністю; використання методів розпізнавання образів у таких системах; методи класифікації та кластеризації; використання байесівської теорії у задачах розпізнавання образів; системи навчання з вчителем та без нього; методи групування; використання нейронних мереж для розпізнавання образів; структурне розпізнавання образів.
Опис: 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: Поточний контроль на практичних, семінарських заняттях проводиться з метою виявлення готовності аспіранта до занять у таких формах: • вибіркове усне опитування перед початком занять; • оцінка активності аспіранта у процесі занять, внесених пропозицій, оригінальних рішень, уточнень і визначень, доповнень попередніх відповідей і т. ін • результат захисту аспірантом лабораторної роботи Контрольні запитання поділяються на: • а) тестові завдання – вибрати вірні відповіді; • б) проблемні – створення ситуацій проблемного характеру; • в) ситуаційні завдання – визначити відповідь згідно певної ситуації; • г) питання репродуктивного характеру – визначення практичного значення; Підсумковий контроль проводиться за результатами поточного контролю та виконання контрольної роботи.
Критерії оцінювання результатів навчання: Поточний контроль - 50 балів, іспит - 50 балів.
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: Базова 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 Допоміжна 1. Salerno J. Building a Framework For Situation Awareness./ Salerno J, Hinman M., Boulware D./ Proc. of 7th International Conference Of Information Fusion, 2004. 2. Farahbod R. Integrating Abstract State Machines and Interpreted Systems for Situation Analysis Decision Support Design./ Farahbod, Roozbeh, Uwe Glasser, Eloi Bosse, and Adel Goutouni//Prioc of the 11th International Conference on Information Fusion, 2008. 3. Baumgartner N. A Software Architecture for Ontology-Driven Situation Awareness./ Baumgartner, N;W.Retschitzegger, W.Schwinger//Proc. of the 23rd Annual ACM Symposium on Applied Computing, 2008. 4. Durso, F. Comprehension and Situation Awareness/ Durso, Francis T., Katherine A. Rawson, and Sara Girotto //Handbook of Applied Cognition, Second Edition.- John Wiley & Sons Ltd, 2008
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).