Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Цифровая обработка сигналов для систем искусственного интеллекта

2024/2025
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

В рамках курса подробно излагаются методы и принципы цифровой обработки сигналов.Дается понятие непрерывных и дискретных чисел, рассматриваются принципы дискретизации аналогово-цифрового и цифроаналогового преобразования.Рассматриваются классические алгоритмы обработки сигналов в частотной и временной областях.Дается понятие дискретного и быстрого преобразования Фурье, рассматриваются алгоритмы цифровой фильтрации на основе регрессионных моделей.Рассматриваются многомерный дискретный Фурье-анализРассматривается вейвлет-анализ, технологии обработки на основе атомарных функций, фрактальная обработка сигналов и обработка сигналов и полей на основе неортагональных функций.Материал курса рассматривается в контексте технологий искусственного интеллекта, формирования наборов входных данных, влияния на качество обучения и дообучения нейросети.Курс является логическим продолжением курса “Основы статистической теории обнаружения сигналов и распознавания образов в искусственном интеллекте” и взаимосвязан с курсами “Нейрокомпьютерные технологии и машинное обучение для систем искусственного интеллекта” и “Архитектура вычислительных систем и нейроускорителей”