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

УТВЕРЖДАЮ

_______________________
«_____»__________________201__ г.

Рабочая программа дисциплины

Направление подготовки

Профиль подготовки

Квалификация (степень) выпускника

Форма обучения

Новосибирск 2010

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.

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).
  

• 
  Базы данных и экспертные системы;
  
• 
  Вычислительная практика;
  
• 
  Системное и прикладное ПО;
  
• 
  Информационные системы.
  

• 
  общекультурные компетенции: ОК-6, ОК-8, ОК-11, ОК-12;
  
• 
  профессиональные компетенции: ПК-12, ПК-20, ПК-21, ПК-25, ПК-29.
  

• 
  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.
  

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

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)).

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.
   

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.
   

• 
  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

от ___________ года, протокол № ________