Магистратура
2024/2025
Основы статистической теории обнаружения сигналов и распознавания образов в искусственном интеллекте
Статус:
Курс обязательный (Аппаратно-программные комплексы искусственного интеллекта)
Направление:
11.04.02. Инфокоммуникационные технологии и системы связи
Кто читает:
Департамент электронной инженерии
Когда читается:
1-й курс, 2, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Нефедова Юлия Сергеевна
Прогр. обучения:
Аппаратно-программные комплексы искусственного интеллекта
Язык:
русский
Кредиты:
6
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
- Приобретение теоретических знаний и практических навыков в области статистического анализа и статистического синтеза радиотехнических устройств и систем различного назначения
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
- 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
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 3rd module0.2 * Домашнее задание + 0.1 * Опросы по теории + 0.1 * Опросы по теории + 0.6 * Экзамен
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