Математичні методи комп’ютерного зору
Освітня програма: Математичні методи штучного інтелекту (м)
Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Назва дисципліни
Математичні методи комп’ютерного зору
Код дисципліни
ННД.09.
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2021/2022
Семестр / Триместр
1 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
5
Результати навчання
1. Знати математичну постановку задач обробки зображень, підходи до розв’язання задач комп’ютерного зору, засоби методів машинного навчання, основні поняття та принципи роботи штучних нейронних мереж.
2. Вміти проводити аналіз задачі обробки та розпізнавання зображень для вибору найкращого методу її розв’язання. Вміти формулювати професійні завдання на мові машинного навчання і на основі формулювань базових задач комп'ютерного зору.
Форма навчання
Попередні умови та додаткові вимоги
1. Знати: базові дисципліни -«Математичний аналіз», «Лінійна алгебра і геометрія», «Теорія ймовірностей і математична статистика», «Програмування», “Обчислювальна геометрія та комп’ютерна графіка», «Алгоритми і структури даних», «Сучасні методи машинного навчання», «Актуальні проблеми «Data Mining»» .
2. Вміти: розробляти, аналізувати та застосовувати алгоритми та програмне забезпечення для розв’язання прикладних задач, використовуючи сучасні методи розробки програм.
Зміст навчальної дисципліни
Ця освітня програма є базовою дисципліною провідних вітчизняних та закордонних вузів, які спеціалізуються у галузі інформаційних та комп’ютерних технологій, і зокрема, в галузі штучного інтелекту. Метою і завданням навчальної дисципліни є ознайомлення з одним із основних наукових напрямків у галузі штучного інтелекту та оволодіння технологією розв’язання широкого класу інженерних та наукових задач (зокрема, задач розпізнавання зображень, комп’ютерного зору, інтелектуального управління) за допомогою сучасних математичних методів, підходів та алгоритмів і, зокрема, методів машинного навчання.
Рекомендована та необхідна література
1.Дэвид А. Форсайт, Жан Понс. Компьютерное зрение. Современный подход, 2004
2.Линда Шапиро, Джордж Стокман. Компьютерное зрение. Лаборатория знаний. 2013
3.Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. – М.: Вильямс, 2005. – 864 с.
4.Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия-Телеком, 2004. – 452 с.
5.Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход . – М.: Вильямс, 2006. – 1408 с.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекція, лабораторна робота, самостійна робота.
Методи та критерії оцінювання
Контрольна робота. Захист лабораторної роботи, іспит.
Мова викладання
Українська мова
Викладачі
Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами
Василь
Миколайович
Терещенко
Математичної Інформатики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Ярослав
Васильович
Терещенко
Математичної Інформатики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Кафедри
Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни
Математичної Інформатики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Математичної Інформатики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики