Інфопакет

Нейронні мережі

ДВС.1.03

Обов’язкова дисципліна для ОП

Другий

2023/2024

3 Семестр

4

Очна форма

1. Знати: базові дисципліни - «Математичний аналіз», «Лінійна алгебра і геометрія», «Теорія ймовірностей і математична статистика», «Програмування», “Обчислювальна геомтрія та комп’ютерна графіка»,«Алгоритми і структури даних», «Машинне навчання». 2.Вміти: розробляти, аналізувати та застосовувати алгоритми та програмне забезпечення для розв’язання завдань та прикладних задач, використовуючи сучасні методи розробки програм.

Мета дисципліни «Нейронні мережі/ Neural Networks» - ознайомлення студентів з основами згоркових нейронних мереж, як однієї із основних галузей штучного інтелекту, та сучасними методами розв'язання задач комп'ютерного зору і обробки зображень, включаючи одержання семантичної і метричної інформації із зображень. Підготувати студента до ефективного використання сучасних методів таких, як методи машинного навчання для створення систем штучного інтелекту у подальшій професійній діяльності; допомогти набути навичок практичної роботи iз сучасними програмними засобами для побудови інтелектуальних моделей.

3. Дэвид А. Форсайт, Жан Понс. Компьютерное зрение. Современный подход, 2004 4. Линда Шапиро, Джордж Стокман. Компьютерное зрение. Лаборатория знаний. 2013 5. Stephen Marsland. Machine Learning: An Algorithmic Perspective, 452 р., 2015. 6. Christopher M Bishop. Pattern recognition. Machine Learning, 128 p., 2006. 7. Ethem Alpaydin. Introduction To Machine Learning, 584 p., 2009. 8. Tom M. Mitchell. Machine Learning [http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook.html] 9. Yaser S. Abu-Mostafa. Learning from data, 215 p., 2017 10. Alex Smola. Introduction to Machine Learning, 234 p., 2008. 11. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. – М.: Вильямс, 2005. – 864 с. 12. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction, 764 p., 2008.

Лекція, Лабораторна робота, самостійна робота

- семестрове оцінювання: 1. Активна робота на лекції, усні відпові: PH1.1, PH1.2, PH1.3, PH1.4; 2. Виконання завдань, винесених на самостійну роботу: PH2.1, PH2.2, PH2.3; 3. Контрольна робота 1: PH1.1, PH1.2; 4. Контрольна робота 2: PH1.3; 5. Контрольна робота 3: PH1.4; - підсумкове оцінювання: екзамен. - максимальна кількість балів які можуть бути отримані студентом: 40 балів; - результати навчання які будуть оцінюватись: PH1.1, PH1.2, PH1.3, PH1.4; - форма проведення і види завдань: письмова.

Українська мова