Бейнені тану негіздері
Автор: Matthew Vanhalen • Декабрь 22, 2019 • Курс лекций • 31,500 Слов (126 Страниц) • 644 Просмотры
Ф.7.03-03
ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫНЫҢ БІЛІМ ЖӘНЕ ҒЫЛЫМ МИНИСТРЛІГІ
М. ӘУЕЗОВ АТЫНДАҒЫ ОҢТҮСТІК ҚАЗАҚСТАН МЕМЛЕКЕТТІК УНИВЕРСИТЕТІ
«Есептеу техникасы және бағдарламамен қамтамасыз ету» кафедрасы
Тажибаева Б.Т.
5В070400 – «Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтама»
мамандығы бойынша оқитын студенттерге арналған
«БЕЙНЕНІ ТАНУ НЕГІЗДЕРІ»
пәнінен
ДӘРІСТЕР ЖИНАҒЫ
Оқу түрі: күндізгі және сырттай оқыту
Шымкент, 2017ж.[pic 1]
ӘОЖ 004.913
Құрастырушылар: Тажибаева Б.Т. «Бейнені тану негіздері» пәнінен дәрістер жинағы – Шымкент.: М.Әуезов атындағы ОҚМУ, 2017 - 100бет.
Дәрістер жинағы «Бейнені тану негіздері» пәнінің оқу жоспары мен бағдарламасының талаптарына сай құрылып, курстың барлық қажетті мәліметтерін қамтиды.
Дәрістер жинағы 5В070400 - «Есептеу техникасы және бағдарламамен қамтамасыз ету» мамандығының барлық оқу түрі студенттеріне арналған.
Пікір жазғандар:
Ахметова С.Т.- ф.-м.ғ.к., доцент, М. Әуезов атындағы ОҚМУ «Есептеу техникасы және бағдарламамен қамтамасыз ету» кафедрасының меңгерушісі.
Кошкинбаева М.Ж. – т.ғ.к.,Мирас университеті, «Ақпараттық технологиялар және телекоммуникация» кафедрасының меңгерушісі
Карашева К. - ф.-м.ғ.к., Мирас университеті, «Ақпараттық технологиялар және телекоммуникация» кафедрасының доценті
«Есептеу техникасы және бағдарламамен қамтамасыз ету» кафедрасының мәжілісінде («_28_» ___08____. 2017ж. хаттама №_1_), «Ақпараттық технологиялар және энергетика» ЖМ ОИТ ж ӘҚ комитетінде («__31__ » ____08____. 2017ж. хаттама №_1__) қаралып, баспаға ұсынылды.
Баспаға М.Әуезов атындағы ОҚМУ-дың Оқу-Әдістемелік кеңесі ұсынған, «____ » ________. 2017ж. хаттама №___.
© М.Әуезов атындағы Оңтүстік Қазақстан мемлекеттік университеті, 2018
Басылымға жауапты: Тажибаева Б.Т.
Мазмұны
Кіріспе...................................................................................................................................... | 4 |
Лекция 1-2. Кіріспе. Жасанды интеллект. ЖИ-тің базалық түсініктері. ЖИ-тің есептері мен әдістері..................................................................................................................................... | 5 |
Лекция 3-4. Сарапшы жүйелер. Сарапшы жүйелер сипаттамасы. Сарапшы жүйелер қызметі. Сарапшы жүйелерді құру құралдары. Сарапшы жүйелерді құру технологиясы ............ | 13 |
Лекция 5-6. Бейнелерді тану. Бейнелерді тану есебін қою. Тану жүргізілетін аймақтар.................. | 17 |
Лекция 7-8. Символдарды оптикалық тану жүйелері.............................................................................. | 22 |
Лекция 9-10. Бейнені тануда компьютерлік графиканың қолданылуы. Бейнені алу этаптары........ | 27 |
Лекция 11-12. Белгілері бойынша бейнені тану........................................................................................... | 33 |
Лекция 13-14. Эталонмен салыстыру әдісін қолдану................................................................................... | 39 |
Лекция 15-16. Мәтіндерді және қолтаңбалық символдарды тану әдістері................................................ | 47 |
Лекция 17-18. Бейнені тануда кластерлік талдау........................................................................................ | 51 |
Лекция 19-20 Ажыратып танудың аспаптық және бағдарламалық құралдары........................................ | 56 |
Лекция 21 Кіріспе. Нейрoндық желілер және oлардың тарихына шoлу.............................................. | 60 |
Лекция 22 Нейрoжелілерді кoлдану мәселелері..................................................................................... | 65 |
Лекция 23 Нейрoнның ең қарапайым мoделі.......................................................................................... | 69 |
Лекция 24 Классификациялау мәселесіндегі жасанды нейрoндық желілерді қолдану...................... | 72 |
Лекция 25 Нейрoнды желілерді oқыту.................................................................................................... | 77 |
Лекция 26 Нейрoнды желінің сұлбасы ................................................................................................... | 86 |
Лекция 27-28 Рoзенблатт персептрoны ....................................................................................................... | 87 |
Лекция 29 Мәліметтерді табу құралы ретінде Кохоненнің өзін-өзі ұйымдастыратын картасын қолдану .................................................................................................................................... | 92 |
Лекция 30 Классификациялау есебі үшін нейронды желілерді тәжірибелік қолдану (кластерлеу). | 95 |
Білім алушылардың оқу жетістіктерін бағалау жүйесі....................................................... | 97 |
Пайдаланылған әдебиеттер тізімі.......................................................................................... | 100 |
...