Методи комп’ютерної інтерпретації даних (КН)
Тип: На вибір студента
Кафедра: радіофізики та комп'ютерних технологій
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 6 | 5 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 6 | 32 | доцент Любунь З. М. | ФеІ-31, ФеІ-34 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 6 | 32 | ФеІ-31 | доцент Любунь З. М., доцент Любунь З. М. |
| ФеІ-34 | доцент Любунь З. М., доцент Любунь З. М. |
Опис навчальної дисципліни
Мета викладання навчальної дисципліни “Методи комп’ютерної інтерпретації даних” полягає у одержанні студентами знань для вивчення та реалізації базових алгоритмів аналізу даних та ознайомлення з основними пакетами опрацювання даних.
На основі отриманих знань студент повинен вміти провести аналіз отриманих даних в результаті моделювання чи реальних вимірювань згідно поставленої задачі використовуючи відповідні базові алгоритми аналізу. Також повинен вміти провести візуалізацію отриманих результатів та зробити висновки.
Рекомендована література
Основна література:
- І. А. Терейковський, Д. А. Бушуєв, Л. О. Терейковська. Штучні нейронні мережі: базові положення: навчальний посібник – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. – 123 с.
- Processing Sensor Signal Under Low Values of Signal to Noise Ratio Liubun, Z., Bryk, B., Mandziy, V., .Kalivoshka, B., Velhosh, S. 2023 IEEE 13th International Conference on Electronics and Information Technologies, ELIT 2023 – Proceedings, 2023, pp. 73–76.
- Любунь З. М., Рабик В. Г,Карбовник І. Д. Інтелектуальний аналіз даних. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт для студентів за напрямом підготовки 6.050101
- “Комп’ютерні науки”.– Львів: Видавничий центр ЛНУ імені Івана Франка, 2015. –70 с.
- Python for Data Analysis by Wes McKinney Copyright © 2013 Wes McKinney. All rights reserved. Printed in the United States of America. Published by O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472, 2020.
- Гладун Ф.Я., Рогушина Ю.В. Data Mining: пошук знань в даних: підручник. Київ: ТОВ «ВД «АДЕФ-Україна», 2016. 452 с.
- І. А. Терейковський, Д. А. Бушуєв, Л. О. Терейковська. Штучні нейронні мережі: базові положення: навчальний посібник – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. – 123 с.
Додаткова література:
- Liubun Z. Hover Signal-Profile Detection / Liubun, V. Mandziy, H. Klein, O. Karpin, V. Rabyk // Proceedings of the XV International Scientific and Technical Conference “Computer Science and Information Technologies” – 2020. P. 7 – 10.(Scopus)
- Karpin O. Method of Neural Network Training with Integer Weights / O. Karpin, Mandziy, Z. Liubun, V. Rabyk // Proceedings of the XIth International Scientific and Practical Conference “Electronics and Information Technologies” (ELIT – 2019), September 16 – 18, 2019, Lviv, Ukraine. P. 168 – 172. doi: 10.1109/ELIT.2019.8893349.
- Цемко А., Любунь З. Створення та реалізація нейронних мереж для прогнозування ціни віртуальних активів. / А. Цемко, З. Любунь // Збірник наукових праць „Електроніка та інформаційні технології”. − 2022.
- Любунь З. М. Основи теорії нейромереж / З. М. Любунь /: Текст лекцій. – Львів: Видавничий центр ЛНУ імені Івана Франка, 2007. –142 с.