• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2024/2025

Основы статистической теории обнаружения сигналов и распознавания образов в искусственном интеллекте

Направление: 11.04.02. Инфокоммуникационные технологии и системы связи
Когда читается: 1-й курс, 2, 3 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Аппаратно-программные комплексы искусственного интеллекта
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 60

Программа дисциплины

Аннотация

Целью курса является приобретение теоретических знаний и практических навыков в области статистического анализа и статистического синтеза радиотехнических устройств и систем различного назначения, овладение методиками оценки помехоустойчивости обнаружителей и различителей сигналов, изучение задачи распознавания образов. Материал излагается в контексте его приложения к задачам искусственного интеллекта. Курс является основой для курса “Цифровая обработка сигнала для задач искусственного интеллекта”. Знания полученные в курсе используются слушателями при изучении курсов “Нейрокомпьютерные технологии и машинное обучение в задачах искусственного интеллекта” и “Архитектура вычислительных систем и нейроускорителей
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Приобретение теоретических знаний и практических навыков в области статистического анализа и статистического синтеза радиотехнических устройств и систем различного назначения
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Уметь определять основные характеристики случайных сигналов
  • Уметь разрабатывать структурные схемы устройств обработки сигналов для различных моделей полезного сигнала: обнаружителей и различителей сигналов
  • Владеть методами расчета основных характеристик случайных сигналов при их преобразованиях в линейных устройствах
  • Владеть методами расчета основных характеристик случайных сигналов при их преобразованиях в нелинейных устройствах
  • Принципы формирования нейросетевых моделей как моделей, основанных на биологическом прототипе, условия и особенности применения методов статистических решений в задачах распознавания образов
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Характеристики случайных процессов
  • Прохождение случайных процессов через линейные инерционные системы
  • Прохождение случайных процессов через нелинейные системы
  • Основные понятия теории оптимальных методов приема. Оптимальные критерии
  • Задача обнаружения сигналов
  • Задача различения сигналов
  • Задача распознавания образов
Элементы контроля

Элементы контроля

  • блокирующий Домашнее задание
    Сдача домашнего задания обязательна
  • неблокирующий Опросы по теории
  • блокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 3rd module
    0.2 * Домашнее задание + 0.1 * Опросы по теории + 0.1 * Опросы по теории + 0.6 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Информационные технологии в радиотехнических системах : учеб. пособие для вузов, Васин, В. А., 2003
  • Распознавание образов и машинное восприятие : общий подход на основе принципа минимальной длины описания, Потапов, А. С., 2007
  • Статистическая радиотехника, Тихонов, В. И., 1982

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Восприятие и распознавание образов, Фор, А., 1989
  • Статистическая радиотехника : примеры и задачи: учеб. пособие для вузов, Горяинов, В. Т., 1980

Авторы

  • Нефедов Сергей Игоревич
  • Нефедова Юлия Сергеевна