Бакалавриат 2020/2021

Распознавание образов

Статус: Курс по выбору (Программная инженерия (очно-заочное обучение))

Направление: 09.03.04. Программная инженерия

Кто читает: Вечерне-заочный факультет экономики и управления (Пермь)

Где читается: Вечерне-заочный факультет экономики и управления (Пермь)

Когда читается: 2-й курс, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Замятина Елена Борисовна

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 30

Программа дисциплины

Аннотация

Целями освоения дисциплины «Распознавание образов» являются: ознакомление с концептуальными основами теории и практики распознавания образов; формирование систем знаний о принципах работы систем распознавания; формирование навыков самостоятельной разработки систем распознавания. Настоящая дисциплина относится к блоку дисциплин по выбору профессионального цикла дисциплин. Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: «Алгебра», «Дискретная математика», «Математический анализ», «Программирование». Формат изучения дисциплины: без использования онлайн-курса.

Цель освоения дисциплины

• Целями освоения дисциплины «Распознавание образов» являются: ознакомление с концептуальными основами теории и практики распознавания образов; формирование систем знаний о принципах работы систем распознавания; формирование навыков самостоятельной разработки систем распознавания.

Планируемые результаты обучения

• Знает основные термины в области распознавания образов.
• Знает модели и методы распознавания образов
• Знает основные модели алгоритмов распознавания образов, достоинства их и недостатки; умеет проектировать программное обеспечение для решения задач распознавания образов
• Обладает навыками работы с системами распознавания и навыками их настройки;
• умеет проектировать программное обеспечение для решения задач распознавания изображений

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. Системы распознавания образов
  Тема 1. Задачи распознавания образов Тема 2. Автоматизированные системы распознавания образов
• Раздел 2. Модели алгоритмов распознавания образов
  Тема 1. Детерминированные алгоритмы распознавания образов Тема 2. Логические и статистические модели распознавания образов Тема 3. Методы кластеризации Тема 4. Метод потенциалов. SVM Тема 5. Усиление классификаторов
• Раздел 3. Распознавание изображений
  Тема 1. Особенности распознавания изображений Тема 2. Лингвистический метод распознавания Тема 3. Этапы распознавания. Библиотека OpenCV Тема 4.Нейронные сети. Библиотеки Tenzor Flow, Keras

Элементы контроля

• Аудиторная работа
• Самостоятельная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (4 модуль)
  0.3 * Аудиторная работа + 0.3 * Самостоятельная работа + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Гасанов Э. Э., Кудрявцев В. Б. - ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ. ТЕОРИЯ ХРАНЕНИЯ И ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ 2-е изд., испр. и доп. Учебник для бакалавриата и магистратуры - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 271с. - ISBN: 978-5-534-08684-3 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-teoriya-hraneniya-i-poiska-informacii-437023
• Кудрявцев В. Б., Гасанов Э. Э., Подколзин А. С. - ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ 2-е изд., испр. и доп. Учебник и практикум для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 165с. - ISBN: 978-5-534-07779-7 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-423761

Рекомендуемая дополнительная литература

• Гупал В. М. Методы распознавания сложных систем. Байесовская процедура - оптимальная процедура распознавания / В. М. Гупал. - М.: Компания Спутник+, 2005. - 78 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/358812