Кафедра "Системний аналіз та інформаційно-аналітичні технології"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7644

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/say

Кафедра "Системний аналіз та інформаційно-аналітичні технології" заснована в 1982 році.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Випускники кафедри працюють у провідних ІТ-компаніях: EPAM, CloudWorks, DataArt, MedeAnalytics, NIX Solutions, CodeIT, Ciklum та багатьох інших в Україні та за кордоном.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 4 доктора технічних наук; 9 кандидатів наук: 8 – технічних , 1 – економічних; 4 співробітника мають звання професора, 9 – доцента.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 10 з 20

Методичні вказівки до лабораторної роботи "Створення системи розпізнавання зображень на основі регресійного класифікатору"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Колбасін, Вячеслав Олександрович
Сучасні технології дають можливість відчутно автоматизувати сфери діяльності, які раніше були притаманні виключно людині. Однією з таких сфер є розпізнавання образів, зокрема зображень. Технології розпізнавання знаходять своє місце як для вирішення промислових задач у випадку систем технічного комп’ютерного зору, так і в побутових задачах, таких як оптичне розпізнавання тексту та розпізнавання природньої мови. Більшість новітніх технологій розпізнавання використовують штучні нейронні мережі, за рахунок чого отримують реальний прорив в якості розпізнавання. Але вони є складними та достатньо вимогливими до ресурсів, що відбивається на економічній ефективності систем. Тому класичні алгоритми класифікації і досі знаходять своє використання в багатьох практичних застосунках. Також класичні технології розпізнавання є дуже зручними для того, щоб приділити увагу не стільки самому алгоритму розпізнавання, скільки тому, як система розпізнавання будується, яким обов’язковим елементам системи та етапам її побудови має бути приділена увага. Лабораторна робота «Створення системи розпізнавання зображень на основі регресійного класифікатора» присвячена опануванню стандартних етапів побудови системи розпізнавання двох класів зображень на основі класичного алгоритму класифікації – логістичної регресії. В процесі виконання лабораторної роботи пропонується створити процедуру виділення вектору ознак, виконати навчання моделі та оцінити якість створеної системи розпізнавання. Практичні навички та наробки, отримані в ході виконання лабораторної роботи будуть корисними у подальшому вивченні дисципліни «Розпізнавання образів» та можуть стати при нагоді у подальшій практичній діяльності інженера в ролі інженера машинного навчання або інженера роботи з даними. Мета: отримати практичні навички з побудови та оцінки якості систем розпізнавання образів на прикладі використання методу логістичної регресії для вирішення задачі класифікації у середовищі Jupyter Notebook.
Основи теорії кольору та кольоровідтворення
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Азаренков, Володимир Ілліч
У рукописі розглянуто основи теорії кольору, синтезу кольорового зображення та кольороподілу, теорії та практики растрування, методи вимірювання та управління кольором, питання стандартизації та якості даних процесів. Викладено теорію та практику сучасних цифрових методів управління кольором у поліграфічній галузі. Коротко описано питання кольорознавства, історії досліджень кольору, психології сприйняття кольору.
Методичні вказівки до лабораторних робіт за курсом "Управління кольором". Частина 1. Профілювання пристроїв
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Азаренков, Володимир Ілліч
На кожному етапі виробництва вихідні дані одного процесу стають вхідними даними наступного. При кожному подібному обміні колір потрапляє в новий кольоровий простір – з фотографічної плівки на RGB-монітор, потім в CMYK-процес для виводу на кольоропробному пристрої і на друкарській машині. При цьому результат кожного такого етапу оцінюється різними людьми і в різних умовах перегляду. Використовуючи метод наскрізного калібрування виробничого процесу, де кожен задіяний пристрій має свою таблицю кольорових описів (ICC-профіль), якою керують система ColorSync і ICM (Image Color Matching) на платформах Apple Macintosh і РС відповідно, ми можемо отримувати на стадії обробки зображення максимально наближене до кінцевого друкарського відбитку. Створені профілі “підключаються” до програм обробки векторної або растрової графіки (Illustrator, Photoshop, InDesign, FreeHand, CoreDraw, і т. д.).
Лабораторний практикум до дисципліни "Сучасні технології у видавничій справі та медіаіндустрії". Частина. 1. Adobe Photoshop. Початковий рівень
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Азаренков, Володимир Ілліч
Навчальний матеріал містить рекомендації щодо виконання циклу лабораторних робіт з вивчення принципів комп’ютерної обробки растрових зображень за допомогою графічного пакета Adobe Photoshop. Призначено для студентів спеціальності 186 «Видавництво та поліграфія», аспірантів і фахівців, а також широкому колу читачів як початківцям, так і досвідченим користувачам, які цікавляться питаннями розробки ілюстрацій для друкованих видань та бажаючих отримати від Adobe Photoshop максимум можливого.
Методичні вказівки до лабораторних робіт за курсом "Видавнича справа і технічне редагування". Частина 2. LATEX. Набор формул
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Азаренков, Володимир Ілліч
Методичні вказівки до лабораторних занять з дисципліни "Основи штучного інтелекту"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Дорофєєв, Юрій Іванович; Паржин, Юрій Володимирович
Для людини розумові здібності мають дуже важливе значення. Протягом багатьох років дослідники намагаються зрозуміти, як людина думає та вирішує складні інтелектуальні задачі, тобто збагнути, як людині вдається сприймати, розуміти, прогнозувати та управляти світом, який є набагато значнішим за своїми розмірами і набагато складнішим у порівнянні з людиною. Перед фахівцями в галузі створення інтелектуальних систем постає ще більш відповідальне завдання − не тільки зрозуміти природу інтелекту, але й створити інтелектуальні сутності, тобто моделі штучного інтелекту, які будуть мати компетентності людського рівня. У теперішній час тематика штучного інтелекту охоплює величезний перелік наукових напрямків, починаючи з таких задач загального характеру, як розпізнавання образів, класифікація та кластеризація даних, і закінчуючи такими спеціальними задачами, як гра в шахи та доведення математичних теорем. У дослідженнях, які об’єднуються поняттям «штучний інтелект», систематизуються та автоматизуються інтелектуальні задачі, і тому ця галузь стосується будь-якої сфери інтелектуальної діяльності людини. Метою даних методичних вказівок є допомога студентам засвоїти на практиці основні методи розв’язання інтелектуальних задач аналізу і обробки даних, а також принципи побудови та функціонування інтелектуальних систем. У результаті виконання лабораторних робіт студенти повинні вивчити типи архітектури інтелектуальних систем, способи їхньої побудови, навчання та моделювання. Оскільки зазначена галузь досліджень характеризується значною новизною, даний посібник описує лише основні типи інтелектуальних задач, для розв’язання яких доцільно використати системи штучного інтелекту. Дані лабораторні роботи також спрямовані на набуття студентами практичних навичок використання сучасних програмних засобів для побудови і моделювання інтелектуальних систем аналізу та обробки даних.
Лабораторний практикум із програмування мовами C/C++
(ФОП Панов А. М., 2024) Безменов, Микола Іванович; Безменова, Ольга Миколаївна; Калінін, Денис Вікторович
Містить зібрання навчальних матеріалів до виконання лабораторних робіт із програмування мовами C/С++ з орієнтацією на середовище програмування Microsoft Visual Studio 2019. Охоплює основні аспекти програмування на початковому рівні. У кожному розділі посібника наведено необхідний теоретичний матеріал, приклади розв’язання задач, задачі для програмування та контрольні запитання. Призначено для студентів, що навчаються за спеціальностями 124 «Системний аналіз» і 186 «Видавничо-поліграфічна справа».
Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи "Встановлення платформи WordPress та створення сайту на основі статичних сторінок"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Кожин, Юрій Миколайович; Прокопенков, Володимир Пилипович
WEB - розподілена система, що надає доступ до пов'язаних між собою документів, розташованих на різних комп'ютерах, підключених до Інтернету. Більшість ресурсів всесвітньої мережі є гіпертекстом. Гіпертекстові документи, що розміщуються у всесвітній мережі, називаються веб-сторінками. Декілька веб-сторінок, об'єднаних загальною темою, дизайном, а також пов'язаних між собою посиланнями і що зазвичай знаходяться на одному і тому ж веб-сервері, називаються веб-сайтом. Статичні сайти складаються з незмінних сторінок. При запиті такого сайту у браузері сервер відразу надає готовий HTML-документ в початковому виді, в якому він і був створений. Для полегшення створення, зберігання та відображення традиційно використовується мова HTML (Hypertext Markup Language), мова розмітки гіпертексту. Сучасні системи автоматизації розробки сайту дозволяють розробникові самому вибирати та настроювати ті компоненти сайту, які йому потрібні. Метою цих методичних вказівок є здобуття навичок при розробці Web-документів з використанням статичних сторінок за допомогою системи WordPress автоматизації розробки сайту, використання мови розмітки гіпертексту HTML, верстання сторінки з використанням таблиць, блокових елементів для розмітки WEB-сторінок.
Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи "Створення запитів з використанням режиму QBE"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Кащєєв, Леонід Борисович; Кожин, Юрій Миколайович
Для маніпулювання даними у базах даних використовуються запити. Запит являє собою повідомлення кінцевого користувача або програми, що надсилається СУБД та активізує в базі даних дії: вибірка, вставка, видалення або оновлення вказаних у запиті даних. Запити описуються за допомогою мов запитів: QBE (Query By Example) – мова запитів за зразком та SQL (Structured Query Language) – структурована мова запитів. Мова QBE дозволяє створювати запити до БД шляхом заповнення запропонованої СУБД запитної форми. QBE є графічною мовою, де запити створюються за допомогою графічного представлення таблиць бази даних. Такий спосіб завдання запитів забезпечує високу наочність та не потребує знання мови програмування. Метою цих методичних вказівок є навчання процесу розробки запитів до реляційної бази даних на основі мови QBE.
Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи "Створення таблиць реляційної бази даних"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Кащєєв, Леонід Борисович; Кожин, Юрій Миколайович
Структура сучасної інформаційної системи може бути представлена у вигляді трьох складових – інтерфейсу користувача, модуля обробки даних та інформаційного сховища. Інформаційне сховище проектується на основі баз даних. Це спрощує процес створення сховища, збору та зберігання даних. База даних (БД) – іменована сукупність даних, яка визначає стан об’єктів та їх відносин у аналізованої предметної області. База даних призначена задля забезпечення накопичення та багатоцільового використання даних. Система управління базами даних (СУБД) – сукупність програмних засобів, призначених для створення, ведення та використання БД. Сучасні СУБД переважно підтримують реляційну модель, яку відрізняє простота однаковість уявлення даних декількома найпростішими двовимірними таблицями. Метою цих методичних вказівок є навчання процесу розробки реляційної база даних та проектуванню структури таблиць.