Tßτλος του μαθÞματος | ΕυφυÞς ΑνÜλυση ΔεδομÝνων και Αναγνþριση Προτýπων
Κωδικüς αριθμüς μαθÞματος | ELC 203
Τýπος του μαθÞματος | Υποχρεωτικü
Επßπεδο του μαθÞματος | Μεταπτυχιακü (ΜΔΕ)
¸τος σπουδþν | 1 o
ΕξÜμηνο | 2o
ΠιστωτικÝς μονÜδες ECTS | 5
¼νομα του διδÜσκοντος | Β. Αναστασüπουλος, ΚαθηγητÞς
Επιδιωκüμενα μαθησιακÜ αποτελÝσματα του μαθÞματος | Στο τÝλος αυτοý του μαθÞματος ο φοιτητÞς θα Γνωρßζει τις βασικÝς Ýννοιες στη θεωρßα ταξινüμησης του Bayes και θα Ýχει Üποψη για τα εßδη πληθυσμþν που μπορεß να κατηγοριοποιÞσει σε Ýνα χþρο χαρακτηριστικþν. Γνωρßζει της κατηγορßες αποστÜσεων που μπορεß θα χρησιμοποιÞσει για να υπολογßσει ομοιüτητες αντικειμÝνων, και σε ποιες περιπτþσεις χρησιμοποιεß κÜθε μßα. Υπολογßζει τη συσχÝτιση των χαρακτηριστικþν με τα οποßα κÜνει αναγνþριση και να διακρßνει ποια χαρακτηριστικÜ εßναι κατÜλληλα και ποια üχι. Γνωρßζει τις βασικÝς Ýννοιες στα τεχνητÜ δßκτυα νευρωνßων και να χρησιμοποιεß το MATLAB για να λýσει απλÜ προβλÞματα διαχωρισμοý πληθυσμþν. Γνωρßζει τις διαδικασßες εκτßμησης παραμÝτρων κατανομþν Þ πληθυσμþν. Υπολογßζει την κατανομÞ παραγüμενων ποσοτÞτων με βÜσει τα στατιστικÜ στοιχεßα των αρχικþν δεδομÝνων. Γνωρßζει τη βασικÞ θεωρßα ανßχνευσης σÞματος σε θüρυβο. Γνωρßζει απλÝς μεθüδους σýνθεσης δεδομÝνων, χαρακτηριστικþν και αποφÜσεων. Γνωρßζει τις βασικüτερες Ýννοιες στην ΑσαφÞ ΛογικÞ.
Δεξιüτητες | Στο τÝλος αυτοý του μαθÞματος ο φοιτητÞς θα Ýχει περαιτÝρω αναπτýξει τις ακüλουθες δεξιüτητες Να δημιουργεß κατηγορßες πληθυσμþν με ειδικÜ χαρακτηριστικÜ. Να δημιουργεß τυχαßους αριθμοýς συγκεκριμÝνων στατιστικþν κατανομþν για να προσομοιþνει θüρυβο λευκü Þ Ýγχρωμο. Να εκτιμÜ τις τιμÝς στατιστικþν παραμÝτρων και τα üρια εμπιστοσýνης στην εκτßμηση αυτÞ. Να λýνει απλÜ προβλÞματα ταξινüμησης αντικειμÝνων με τεχνητÜ δßκτυα νευρωνßων. Να υλοποιεß απλοýς ανιχνευτÝς σταθεροý ρυθμοý εσφαλμÝνου συναγερμοý (CFAR).
ΠροαπαιτÞσεις | Στοιχειþδεις γνþσεις πιθανοτÞτων και στατιστικÞς.
Περιεχüμενα (ýλη) του μαθÞματος | 1. ΒασικÝς Ýννοιες στην κλασσικÞ θεωρßα ταξινüμισης (Bayes) Ο λüγος πιθανοφÜνειας σαν κριτÞριο διαχωρισμοý πληθυσμþν. ΕφαρμογÞ της θεωρßας σε κανονικÝς (Gaussian)στατιστικÝς συμπεριφορÝς πληθυσμþν. 2. Απüσταση Mahalanobis. Διαχωρισμüς του χþρου των χαρακτηριστικþν ανÜλογα με τα στατιστικÜ στοιχεßα των πληθυσμþν και τη συσχÝτιση των χαρακτηριστικþν. 3. ΣυσχÝτιση χαρακτηριστικþν πληθυσμοý . Βαθμüς συσχÝτισης. Σπουδαιüτητα χαρακτηριστικþν. Διαστατικüτητα ενüς προβλÞματος ταξινüμησης. Υποβιβασμüς διαστατικüτητας και σημαντικÝς διαστÜσεις. 4. ΤεχνητÜ Δßκτυα Νευρωνßων. ΠροβλÞματα που μποροýν να λýσουν. ΑπλÝς δομÝς Νευρωνικþν Δικτýων. 5. Εκτßμηση ΠαραμÝτρων. Υπολογισμüς κατανομÞς εξαρτημÝνων τυχαßων μεταβλητþν. 6. Θεωρßα ανßχνευσης σÞματος. ΒασικÝς Ýννοιες. Neyman-Pearson criterion. ΑνιχνευτÝς σταθεροý ρυθμοý εσφαλμÝνου συναγερμοý. 7. Σýνθεση πληροφορßας, σε απλÜ δεδομÝνα, σε χαρακτηριστικÜ και σε αποφÜσεις . 8. Παραδεßγματα σýνθεσης πληροφορßας σε τηλεπισκüπιση . 9. ΑσαφÞς λογικÞ στην Επεξεργασßα Εικüνας 10. ΕκμÜθηση Πολλαπλüτητας
Συνιστþμενη βιβλιογραφßα προς μελÝτη | R.O. Duda, P.E. Hart and D. G. Stork, “Pattern Classification”, Wiley, Second Edition, 2001. H. L. Van Trees, “Detection, Estimation and Modulation Theory”, Wiley, 1971
ΔιδακτικÝς και μαθησιακÝς μÝθοδοι | PowerPoint, ΕργαστÞριο με το MATLAB
ΜÝθοδοι αξιολüγησης/βαθμολüγησης | Projects 30%, Exams 70%
Γλþσσα διδασκαλßας | ΕλληνικÜ. Mποροýν üμως να γßνουν οι παραδüσεις στην αγγλικÞ γλþσσα στην περßπτωση που αλλοδαποß φοιτητÝς παρακολουθοýν το πρüγραμμα.