Навчально-методичний комплекс навчальної дисципліни «Методи штучного інтелекту в обробці медичних зображень»

Abstract

Дана навчальна дисципліна є теоретичною основою сукупності знань та вмінь, що направлені на підготовку до вивчення та засвоєння циклу дисциплін з мікро- та наносистемної техніки професійного спрямування. Метою викладання дисципліни є розкриття сучасних наукових концепцій, понять, методів та технологій формування у студентів знань, які необхідні для розуміння принципу роботи та проектування аналогових та цифрових електронних пристроїв, які використовуються в мікро- та наносистемної техніці, а також придбання практичних навичок дослідження аналогових і цифрових схем. Завданнями вивчення навчальної дисципліни є: вивчення структури елементарного нейрону, моделей формальних нейронів, класифікації та архітектури нейронних мереж, моделей нейронних мереж; ознайомлення з методикою вирішення задач у нейромережевому базисі, принципами налаштування нейронної мережі, методів навчання нейронних мереж, архітектурою системи штучного інтелекту; оволодіння методиками класифікації й аналізу нейронні мережі з метою оцінки їх якості; навчитися проєктувати, розробляти та програмувати нейронні мережі; застосовувати нейронні мережі для рішення задач дослідження медичних зображень;реалізовувати навчання різних моделей нейронних мереж; здобуття навичок експериментального дослідження медичних зображень методами штучного інтелекту.

Данная учебная дисциплина является теоретической основой совокупности знаний и умений, направлены на подготовку к изучению и усвоению цикла дисциплин по микро- и наносистемной техники профессионального направления. Целью преподавания дисциплины является раскрытие современных научных концепций, понятий, методов и технологий формирования у студентов знаний, которые необходимы для понимания принципа работы и проектирование аналоговых и цифровых электронных устройств, используемых в микро- и наносистемной технике, а также приобретение практических навыков исследования аналоговых и цифровых схем. Задачами изучения учебной дисциплины являются: изучение структуры элементарного нейрона, моделей формальных нейронов, классификации и архитектуры нейронных сетей, моделей нейронных сетей; ознакомление с методикой решения задач в нейросетевом базисе, принципами настройки нейронной сети, методов обучения нейронных сетей, архитектурой системы искусственного интеллекта; овладения методиками классификации и анализа нейронные сети с целью оценки их качества; научиться проектировать, разрабатывать и программировать нейронные сети; применять нейронные сети для решения задач исследования медицинских изображений; реализовывать обучения различных моделей нейронных сетей; получение навыков экспериментального исследования медицинских изображений методами искусственного интеллекта.

This discipline is the theoretical basis of a set of knowledge and skills that aimed at preparing for the study and mastering of a cycle of disciplines in micro- and nanosystemic professional techniques. The purpose of teaching the discipline is to reveal modern scientific concepts, concepts, methods and technologies of forming students' knowledge that is necessary to understand the principle operation and design of analog and digital electronic devices used in micro- and nanosystem technology, as well as the acquisition of practical research skills analog and digital circuits. The objectives of the discipline are: study of the structure of the elementary neuron, models of formal neurons, classification and architecture of neural networks, models of neural networks; acquaintance with the method of solving problems in the neural network basis, principles of setting up a neural network, methods of learning neural networks, the architecture of the artificial intelligence system; mastering the methods of classification and analysis of neural networks in order to evaluate them quality; learn to design, develop and program neural networks; use neural networks to solve medical research problems implement training of different models of neural networks; acquiring skills of experimental research of medical images methods of artificial intelligence.