ТЕОРІЯ КОДУВАННЯ ТА ІНФОРМАЦІЇ
Мета курсу: отримання базових теоретичних знань і практичних навичок з ефективного кодування і розпізнавання інформації, необхідних для подальшої дослідницької та прикладної роботи. Сукупно дисципліна складається з теорії інформації Шеннона, теорії статистичних рішень (байесівські та небаєсівські методи статистичних рішень та ємпіричний байесів метод), методи навчання та самонавчання у розпізнаванні образів. Знання та практичні навички, що будуть отримані в процесі вивчення курсу, дозволять значно розширити можливості студентів при засвоєнні подальших дисциплін із штучного інтелекту та виконанні дипломних проектів.
У результаті вивчення курсу студент повинен знати: оптимізаційні методи ефективного кодування інформації, методи статистичного розпізнавання, що базуються на теорії статистичних рішень, методи навчання та самонавчання алгоритмів розпізнавання, математичні моделі сигналів і сфери їх застосування при аналізі та оптимізації інформаційних систем, інформаційні моделі сигналів, методи перетворення неперервних сигналів у цифрову форму і критерії забезпечення точності перетворень, методи кодування інформації в каналах без завад та з завадами, методи і алгоритми стиснення інформації, методи захисту інформації від несанкціонованого доступу.
На основі набутих знань студент повинен вміти: застосовувати набуті методи для ефективного кодування інформації, зокрема, зображень, для розв’язування базових задач розпізнавання та проведення подальших наукових досліджень за фахом, а також визначати спектральні характеристики детермінованих та випадкових сигналів і застосовувати їх для аналізу систем опрацювання інформації, визначати інформаційні характеристики джерел інформації і на їх основі вибирати параметри каналів передавання даних, вибирати структуру апаратних і алгоритми програмних засобів кодування і декодування інформації, користуватися методами захисту інформації в комп’ютері та на зовнішніх носіях.