Top.Mail.Ru
Научно-образовательный портал ТУСУР | Интеллектуальные системы связи | Искусственный интеллект в видеоинформатике
Сайты ТУСУРа
Научно-образовательный портал ТУСУР
☰

Искусственный интеллект в видеоинформатике

11.03.02 - Инфокоммуникационные технологии и системы связи (Интеллектуальные системы связи)

Очная форма обучения, план набора 2025 г.

Изучается: 7 семестр

Цикл дисциплины: Б1. Дисциплины (модули)

Индекс дисциплины: Б1.В.ДВ.01.02.08

Обеспечивающая кафедра: Кафедра телевидения и управления

Рабочая программа

Искусственный интеллект в видеоинформатике: Рабочая программа учебной дисциплины «Искусственный интеллект в видеоинформатике»/ Капустин В. В. ‐ 2025

Основная литература

Баланов, А. Н. Машинное обучение и искусственный интеллект : учебное пособие для вузов / А. Н. Баланов. — 2-е изд., стер. — Санкт-Петербург : Лань, 2025. — 172 с.

Тёрк, М. Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение / М. Тёрк, Р. Дэвис ; перевод с английского В. С. Яценкова. — Москва : ДМК Пресс, 2022. — 690 с.

Дополнительная литература

Селянкин, В. В. Компьютерное зрение. Анализ и обработка изображений / В. В. Селянкин. — 3-е изд., стер. — Санкт-Петербург : Лань, 2023. — 152 с.

Паттерсон, Д. Глубокое обучение с точки зрения практика / Д. Паттерсон, А. Гибсон. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 418 с.

Филиппов, Ф. В. Нейросетевые технологии: лабораторный практикум : учебное пособие / Ф. В. Филиппов. — Санкт-Петербург : СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2021. — 50 с.

Филиппов, Ф. В. Нейросетевые технологии : учебное пособие / Ф. В. Филиппов. — Санкт-Петербург : СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2020. — 129 с. 

Учебно-методическое пособие

Кудрявцев, Н. Г. Практика применения компьютерного зрения и элементов машинного обучения в учебных проектах : учебное пособие / Н. Г. Кудрявцев, И. Н. Фролов. — Горно-Алтайск : ГАГУ, 2022. — 180 с.

Лукашевич, М. М. Цифровая обработка изображений и распознавание образов : учебное пособие / М. М. Лукашевич. — БГУИР : БГУИР, 2023. — 72 с.

Нейронные сети и методы искусственного интеллекта в робототехнике: Методические указания к практическим, лабораторным работам и организации самостоятельной работы для студентов технических специальностей / Лобода Ю. О. — 2022. 20 с.

Терлецкий, А. С. Нейронные сети и искусственный интеллект: Основы нейронных сетей на языке Python : учебно-методическое пособие / А. С. Терлецкий, Е. С. Терлецкая. — Липецк : Липецкий ГПУ, 2023. — 76 с.

Ян, Э. С. Программирование компьютерного зрения на языке Python / Э. С. Ян ; перевод с английского А. А. Слинкин. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 312 с.


Контрольные испытания

Вид контроля Семестры
Зачет 7

Объем дисциплины и виды учебной деятельности

Вид учебной деятельности 1 семестр 2 семестр 3 семестр 4 семестр 5 семестр 6 семестр 7 семестр 8 семестр Всего Единицы
Лекционные занятия1818часов
Практические занятия1818часов
Лабораторные занятия3232часов
Самостоятельная работа7676часов
↳ из них практическая подготовка0часов
Общая трудоемкость144144часов
44З.Е

Компетенции

Код Содержание
ПК-1 Способен выполнять математическое и компьютерное моделирование объектов и процессов инфокоммуникационных сетей и систем по типовым методикам для решения профессиональных задач
ПК-5 Способен разрабатывать системы связи нового поколения и их технологии
  • Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники
  • Address 634050, г. Томск, пр. Ленина, 40
  • Phone (3822) 51-05-30
  • Printer (3822) 51-32-62, 52-63-65
  • Email office@tusur.ru
  • Time Пн. – пт., 8:30 – 17:30, обед, 13:00 – 14:00