Нейронные сети глубокого обучения в обработке изображений (Киберфизические системы. 3 курс)

Курс посвящен вопросам применения искусственных нейронных сетей глубокого обучения (DeepLearning) при разработке в области робототехники и беспилотных транспортных средств.

В рамках курса рассматриваются вопросы функционирования искусственных нейронных сетей, организации их обучения, способы применения на практике.

В рамках лабораторного практикума выполняются задачи по созданию приложений для подготовки обучающих выборок, проведения обучения и по разработке прикладных программ с интегрированными искусственными нейронными сетями.

Данный курс предназначен для студентов, обучающихся по программам бакалавриата по направлению 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" специализации "Киберфизические системы", а также для слушателей различных направлений подготовки и программ дополнительного образования, интересующихся методами программного управления робототехническими системами.

Цель освоения дисциплины: Освоение технологий обработки данных и принятия решений.

Задача изучения курса: проработка методов создания программного обеспечения систем управления.

Разделы включают в себя следующие виды обучающих материалов:

• Лекционные материалы
• Видеоматериалы
• Лабораторные работы
• Тесты для промежуточного и итогового контроля
• Наборы данных для самостоятельной обработки

Сведения об авторах: 

Идиатуллов Тимур Тофикович, к.ф.-м.н., доцент кафедры "СМАРТ-технологии"

Сведения о дисциплине:

Название: Нейронные сети глубокого обучения в обработке изображений
Образовательная программа: Киберфизические системы
Трудоемкость: 3 ЗЕТ
Когда: 3 курс, 6 семестр
Форма контроля: Экзамен