Рабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found




Скачать 98.45 Kb.
НазваниеРабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found
Дата конвертации22.11.2012
Размер98.45 Kb.
ТипРабочая программа


Приложение 3
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Национальный исследовательский университет

Новосибирский государственный университет

Механико-математический факультет


УТВЕРЖДАЮ

_______________________
«_____»__________________201__ г.


Рабочая программа дисциплины

Анализ данных и распознавание образов


Направление подготовки

Error: Reference source not found


Профиль подготовки

Error: Reference source not found


Квалификация (степень) выпускника

Бакалавр


Форма обучения

Очная

Новосибирск 2010
Аннотация рабочей программы
Дисциплина «анализ данных и распознавание образов» (АДРО) является частью математического цикла ООП по направлению подготовки «Error: Reference source not found», профиль «Error: Reference source not found». Дисциплина реализуется на Механико-математическом факультете Национального исследовательского университета Новосибирский государственный университет кафедрой Теоретической. кибернетики ММФ НИУ НГУ.

Специальный курс относится к совокупности дисциплин профессионального цикла, ориентированных на подготовку бакалавров и магистров по направлению «математика и прикладная математика» (код специальности – 10200, код квалификации – 68); раздел – «специальные дисциплины» вузовской компоненты. Реализуется в рамках специализации «теоретическая кибернетика» на кафедре Теоретической кибернетики ММФ НГУ.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с изучением принципов, моделей, методов, техники, аппарата и алгоритм решения задач в области анализа данных и распознавания образов.

Дисциплина нацелена на формирование общекультурных компетенций ОК-6, ОК-8, ОК-11, ОК-12, профессиональных компетенций ПК-12, ПК-20, ПК-21, ПК-25, ПК-29 выпускника.

Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: лекции и самостоятельная работа студента.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 36 лекционных часов.
1. Цели освоения дисциплины

(Указываются цели освоения дисциплины (или модуля), соотнесенные с общими целями ООП ВПО).

Целью преподавания курса является овладение студентами базовыми знаниями – основными принципами, моделями, методами, техникой, аппаратом и алгоритмами решения задач в области анализа данных и распознавания образов, – необходимыми для самостоятельной работы в научно-исследовательской, технической и производственной сферах будущей деятельности.

Задачами курса являются получение студентами:

1) знаний об основных принципах, моделях и задачах анализа данных и распознавания образов, а также методах и алгоритмах их решения;

2) навыков по построению моделей, анализу комбинаторной сложности и решению математических задач, к которым сводятся типовые проблемы в области анализа данных и распознавания образов.

2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата

(Дается описание логической и содержательно-методической взаимосвязи с другими частями ООП (дисциплинами, модулями, практиками). Указываются требования к «входным» знаниям, умениям и готовностям обучающегося, необходимым при освоении данной дисциплины и приобретенным в результате освоения предшествующих дисциплин (модулей).)

Дисциплина «Принятие решений» является частью математического цикла ООП по направлению подготовки «Error: Reference source not found», профиль «Error: Reference source not found».

Дисциплина «Принятие решений» опирается на следующие дисциплины данной ООП:

  • Математический анализ;

  • Теория вероятностей и математическая статистика;

  • Теория алгоритмов;

  • Основы работы на ЭВМ;

  • Методы оптимизации (математическое программирование).

Результаты освоения дисциплины «Error: Reference source not found» используются в следующих дисциплинах данной ООП:

  • Базы данных и экспертные системы;

  • Вычислительная практика;

  • Системное и прикладное ПО;

  • Информационные системы.


3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины «Error: Reference source not found»:

  • общекультурные компетенции: ОК-6, ОК-8, ОК-11, ОК-12;

  • профессиональные компетенции: ПК-12, ПК-20, ПК-21, ПК-25, ПК-29.

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

  • иметь представление о месте и роли изучаемой дисциплины среди других наук;

  • освоить содержание программы курса, формулировки задач, уметь анализировать входные данные задачи;

  • иметь представление об условиях применимости и о характеристиках методов решения задач анализа данных и распознавания образов;

  • уметь определять применимость конкретных методов для решения различных классов задач анализа данных и распознавания образов.


4. Структура и содержание дисциплины

Общая трудоемкость дисциплины составляет ?? зачетные единицы, 36 часов.

№ п/п

Раздел дисциплины

Семестр

Неделя семестра

Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и
трудоемкость

(в часах)

Формы текущего контроля успеваемости
(по неделям семестра)

Форма промежуточной аттестации
(по семестрам)

Лекция

Лабор. работа

Самост. работа

Контр. работа

Зачет

1

Введение в дисциплину и основные понятия. Анализ данных и распознавание образов: методологические аспекты. Объект, предмет и цели научной дисциплины. Базовые понятия. Основная содержательная проблема и ее типовые варианты. Примеры содержательных задач. Основные этапы и техника решения задач анализа данных и распознавания образов

1

1

4
















2

Классические модели анализа данных и распознавания образов.

Критерии «похожести», критерии принятия решения; решающие функции, целевые функции, разделяющие гиперповерхности.

Модели Неймана-Пирсона, Байеса, максимального правдоподобия; минимаксная модель.

1

3

4
















3

Модели и задачи кластерного анализа и поиска подмножеств.

Поиск подмножества векторов, «похожих» по критериям минимума суммы квадратов уклонений и максимального правдоподобия.

Разбиение множества векторов по критериям минимума суммы квадратов уклонений и максимального правдоподобия.

Разновидности задачи разбиения.

Проблема кластеризации структурированных данных. Кластеризация структурированных векторных последовательностей.

Разбиение по минимаксному критерию, критериям Неймана-Пирсона и Байеса.


1

5

10
















4

Модели и задачи принятия решения об обнаруживаемом и распознаваемом объекте.

Проблема анализа и распознавания структурированных данных и объектов.

Задачи обнаружения повторяющегося вектора в числовой последовательности.

Задачи распознавания последовательности, включающей квазипериодически повторяющийся вектор-фрагмент из алфавита.

Задачи совместного обнаружения и идентификации векторов в числовой последовательности.

Задачи обнаружения в числовой последовательности повторяющегося вектора при наличии посторонних векторов-вставок.

Задачи обнаружения и идентификации повторяющегося набора векторов.

Задачи разбиения последовательности векторов на участки, включающие серии идентичных векторов.

Задачи распознавания алфавита векторов, порождающего последовательности.

1

11

14
















5

Модели и задачи поиска подмножеств значимых признаков.

Основные подходы к решению проблемы. Постановки типовых задач.

1

18

4




























36













Экзамен

(Наиболее распространенные виды/формы организации учебного процесса: лекция/мастер-класс, лабораторная работа, практическая занятие, семинар/коллоквиум, самостоятельная работа студента, консультации/тьюторство, курсовое проектирование, производственная практика, научно-исследовательская работа, выпускная квалификационная работа).
5. Образовательные технологии

(Указываются образовательные технологии, используемые при реализации различных видов учебной работы. Наиболее распространенные виды/формы образовательных технологий: традиционные лекционно-семинарские системы обучения, информационные технологии (обучение в электронной образовательной среде), работа в команде, case-study (анализ реальных проблемных ситуаций и поиск решений), ролевая игра, проблемное изучение, контекстное изучение, обучение на основе опыта, индивидуальное обучение, междисциплинарное обучение, опережающая самостоятельная работа.

    В соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки реализация компетентностного подхода должна предусматривать широкое использование в учебном процессе активных и интерактивных форм проведения занятий (компьютерных симуляций, деловых и ролевых игр, разбор конкретных ситуаций, психологические и иные тренинги) в сочетании с внеаудиторной работой с целью формирования и развития профессиональных навыков обучающихся. В рамках учебных курсов должны быть предусмотрены встречи с представителями российских и зарубежных компаний, государственных и общественных организаций, мастер-классы экспертов и специалистов.

    Удельный вес занятий, проводимых в интерактивных формах, определяется главной целью (миссией) программы, особенностью контингента обучающихся и содержанием конкретных дисциплин, и в целом в учебном процессе они должны составлять не менее 30% аудиторных занятий (определяется требованиями ФГОС с учетом специфики ООП). Занятия лекционного типа для соответствующих групп студентов не могут составлять более 50% аудиторных занятий (определяется соответствующим ФГОС)).


6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины

(Приводятся виды самостоятельной работы обучающегося, порядок их выполнения и контроля, дается учебно-методическое обеспечение (возможно в виде ссылок) самостоятельной работы по отдельным разделам дисциплины.

Указываются темы эссе, рефератов, курсовых работ и др. Приводятся контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.)
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

а) основная литература:

  1. Гимади Э.Х., Глебов Н.И. Математические модели и методы принятия решений. Уч. пос. НГУ. Новосибирск 2008, 163 с.

  2. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и трудно-решаемые задачи: Пер. с англ. – М: Мир, 1982, 416c.

  3. Пападимитриу Х., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность: Пер. с англ. – М.: Мир, 1985. 512 с.

  4. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.: Наука, 1979. 368 с.

  5. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. 511 с.

б) дополнительная литература:

  1. Глебов Н.И., Кочетов Ю.А., Плясунов А.В. Методы оптимизации // Уч. пособие. Новосибирск: НГУ, 2000. 105 с.

  2. Ерзин А.И. Введение в исследование операций. Уч. пособие. Новосибирск: НГУ, 2006. 100 с.

  3. Alexander Schrijver. A Course in Combinatorial Optimization // Department of Mathematics. University of Amsterdam. Netherland, 2008. 223 p.

  4. Alexander Schrijver. Combinatorial Optimization. Polyhedra and Efficiency // Springer. 2002. 1433 p.

  5. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978. 411 с.

в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы:
8. Материально-техническое обеспечение дисциплины

  • Ноутбук, медиа-проектор, экран.

  • Программное обеспечение для демонстрации слайд-презентаций.



Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению «Error: Reference source not found» и профилю подготовки «Error: Reference source not found».

Автор: Кельманов Александр Васильевич

д.ф.-м.н., с.н.с., ММФ НГУ,

г.н.с. ИМ СО РАН

Рецензент (ы)



Программа одобрена на заседании

(Наименование уполномоченного органа вуза (УМК, НМС, Ученый совет)

от ___________ года, протокол № ________



Похожие:

Рабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found iconКраткие содержания произведений античной литературы греция Error: Reference source not found
Война мышей и лягушек (Batrachomyomachia) Поэма-пародия Error: Reference source not found
Рабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found iconError: Reference source not found

Рабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found iconРуководство по эксплуатации содержание 1 Описание и работа дозиметра
Возможные неисправности и способы их устранения Error: Reference source not found
Рабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found iconРабочая программа дисциплины (модуля) акустоэлектроника направление подготовки 011200 физика профиль подготовки
Место дисциплины в структуре ооп бакалавриата Дисциплина входит в профессиональный цикл ооп в качестве дисциплины по выбору (б дв...
Рабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found iconРабочая программа дисциплины Автоматические управляющие устройства (Наименование дисциплины) Направление подготовки

Рабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found iconРабочая программа дисциплины (модуля) трудовое право направление подготовки: юриспруденция Профиль подготовки

Рабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found iconРабочая программа дисциплины (модуля) трудовое право направление подготовки: Документоведение и архивоведение Профиль подготовки

Рабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found iconРабочая программа дисциплины Маркетинг Направление подготовки 040100 Социология Профиль подготовки Общий
Она включена в вариативную часть профессионального цикла б предметное содержание дисциплины тесно взаимосвязано с учебными дисциплинами...
Рабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found iconРабочая программа дисциплины Качественные методы Направление подготовки 040100 Социология Профиль подготовки Общий
Освоение теоретических оснований, принципов, особенностей качественных методов исследований
Рабочая программа дисциплины Анализ данных и распознавание образов Направление подготовки Error: Reference source not found iconРабочая программа учебной дисциплины (модуля) «Финансовый мониторинг» Направление подготовки Менеджмент

Разместите кнопку на своём сайте:
kk.convdocs.org



База данных защищена авторским правом ©kk.convdocs.org 2012-2017
обратиться к администрации
kk.convdocs.org
Главная страница