Распознавание образов

Бакалавриат 2025/2026

Статус: Курс по выбору (Разработка информационных систем для бизнеса)

Кто читает: Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь)

Где читается: Факультет социально-экономических и компьютерных наук

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Замятина Елена Борисовна

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 52

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

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.

Цель освоения дисциплины

Подготовить специалистов, владеющих как теоретическими основами создания программных систем для распознавания образов, так и основными методами, алгоритмами и современными технологиями, применяемыми для создания таких систем.
Подготовить специалистов, способных самостоятельно разрабатывать программные системы различной сложности для различных предметных областей, применяя наиболее подходящие инструментальные средства, алгоритмы и технологии, обеспечивающие максимальную эффективность как при создании сложных систем, так и при их эксплуатации и сопровождении.

Планируемые результаты обучения

Знает основные методы и классические алгоритмы классификации и кластеризации, методы и алгоритмы понижения размерности.
Способен самостоятельно разработать алгоритм классификации и кластеризации и выполнить оценку эффективности разработанной системы классификации или кластеризации.
Способен использовать библиотеки и специальные процедуры для реализации алгоритмов классификации и кластеризации.
Способен решать проблемы в профессиональной деятельности на основе анализа постановки задачи и анализа предметной области.
Способен обосновать принимаемые проектные решения при разработке классификаторов.
Знает особенности применения нейронных сетей при решении различных задач распознавания образов.
Способен работать с информацией: находить, оценивать и использовать информацию, необходимую для конкретных задач, способен использовать синтетические данные для глубокого обучения систем распознавания, знает методы metalearning.
Знает методы работы с аналитическими платформами Loginom, Orange, Knime, Rapid Minor.

Содержание учебной дисциплины

Раздел 1. Методы и алгоритмы классификации и кластеризации
Раздел 2. Распознавание изображений.
Раздел 3. Использование нейронных сетей для решения задач распознавания образов.
Раздел 4. Использование аналитических нейронных сетей для решения задач распознавания образов.

Элементы контроля

Лабораторная работа №2
Лабораторная работа №3
Контрольная работа №2
Лабораторная работа №4
Лабораторная работа №1
Лабораторная работа №5
Контрольная работа №3
Лабораторная работа №6
Контрольная работа №4
Контрольная работа №1
Экзамен
Лабораторная работа №7
Лабораторная работа №8
Лабораторная работа №9
Лабораторная работа №10
Лабораторная работа №11

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
0.05 * Контрольная работа №1 + 0.05 * Контрольная работа №2 + 0.05 * Контрольная работа №3 + 0.05 * Контрольная работа №4 + 0.05 * Лабораторная работа №1 + 0.05 * Лабораторная работа №10 + 0.1 * Лабораторная работа №11 + 0.05 * Лабораторная работа №2 + 0.05 * Лабораторная работа №3 + 0.05 * Лабораторная работа №4 + 0.05 * Лабораторная работа №5 + 0.05 * Лабораторная работа №6 + 0.05 * Лабораторная работа №7 + 0.05 * Лабораторная работа №8 + 0.05 * Лабораторная работа №9 + 0.2 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Карпович Марина Валерьевна
Замятина Елена Борисовна

Программа дисциплины