Аннотация рабочей программы дисциплины
«Распознавание образов»

Цель изучения дисциплины сформировать теоретические знания о математическом и алгоритмическом аппарате, используемом в современных системах распознавания образов;
выработать умения по практическому применению методов и технологий распознавания образов для построения формальных математических моделей и интерпретации результатов моделирования при решении прикладных задач в различных областях;
выработка умений и навыков использования различных программных инструментов распознавания образов и построения формальных математических моделей:
выработка умений построения систем распознавания образов с использованием высокоуровневых программных средств;
Место дисциплины в учебном плане Б1.В.01
Формируемые компетенции ОПК-2, ПК-3
Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины
Знать:
о различных подходах к построению систем распознавания образов;
о соотношении дисциплины «распознавание образов», ее предмета и методов с такими областями как математическая статистика, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, компьютерное зрение, методы оптимизации, дискретная математика;
о прикладных областях и постановках прикладных задач, в которых применяются методы распознавания образов и анализа изображений;
Уметь:
применять основные положения теории обучения по прецедентам, методы кластеризации, методы классификации, методы регрессионного анализа;
использовать методы анализа многомерных данных, методы снижения размерности данных и отбора информативных признаков;
определять возможности, условия применимости и свойства наиболее распространенных методов машинного обучения при построении, проверке качества и эксплуатации формальных математических моделей;
Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
построения и интерпретации формальных математических моделей в терминах прикладной области;
решения прикладных задач с подбором подходящих методов и программных средств распознавания образов;
конструирования систем распознавания образов на базе высокоуровневых программных средств;
Содержание дисциплины Обработка изображений. Анализ изображений.
Виды учебной работы Лекции, практические, самостоятельная работа.
Используемые информационные, инструментальные и программные средства
Scilab
R STUDIO
Python c расширениями PIL, Py OpenGL
Microsoft Office
Microsoft Windows
7-Zip
AcrobatReader
Сайт библиотеки АлтГУ: www.lib.asu.ru;
Электронно-библиотечная система издательства "Лань": www.e.lanbook.com;
Электронно-библиотечная система "Университетская библиотека online": www.biblioclub.ru;
Свободная энциклопедия "Википедия": http://ru.wikipedia.org;
Единый образовательный портал http://portal.edu.asu.ru
Форма промежуточной аттестации Экзамен.