Інфопакет

Математичні методи обробки діагностичних даних

ОК .07

Обов’язкова дисципліна для ОП

Другий

2023/2024

2 Семестр

3

Студент повинен знати основи сучасних методів аналізу даних. Студент повинен вміти застосувати сучасні методи аналізу даних для обробки медичних діагностичних даних.

Очна форма

Знання, отримані в курсах ОКР "бакалавр" спеціальності 105 Прикладна фізика та наноматеріали

Огляд математичних методів попередньої обробки та збагачення даних, інтегральних перетворень, статистичної обробки, оптимізації, оцінки параметрів, таксономії, штучного інтелекту з акцентом на застосування до аналізу медичних діагностичних даних

1 S. Lawrence Marple Jr. Digital Spectral Analysis: Second Edition Dover Publications; Second edition (March 20, 2019) – 432 p. 2 Jeff M. Phillips Mathematical Foundations for Data Analysis Springer; 1st ed. 2021 edition (March 30, 2021) – 304 p 3 Trevor Hastie,J H Friedman,Robert Tibshirani The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction - Springer, 2009 – 745 p 4 J. Rice . Mathematical statistics and data analysis – Duxbury press – 1995 – 672 p 5 The R Project for Statistical Computing https://www.r-project.org/ 6 GNU Octave - Scientific Programming Language https://octave.org/ 7 An end-to-end machine learning platform https://www.tensorflow.org/

Лекції 30 годин

Семестрове оцінювання: два змістовних модуля з письмовими контрольними до 40 балів, індивідуальні завдання до 40 балів. Максимальна оцінка за змістовні модулі 80 балів. Підсумкова оцінка: письмовий іспит до 40 балів. Мінімальна позитивна оцінка 60 балів, максимальна 100 балів. У випадку отримання за семестр більше, ніж 70 балів додаткові 20 балів можуть бути нараховані без складання іспиту.

українська