Математичні методи комп’ютерного моделювання та розпізнавання образів

м. Київ, НТУУ «КПІ ім. І. Сікорського», Фізико-Технічний Інститут

Дисципліни з математичних методів розпізнавання образів і комп’ютерного зору входять до  магістерської освітньої програми «Математичні методи комп’ютерного моделювання та розпізнавання образів», яку створено на базі спеціальності 113 Прикладна Математика при Фізико-Технічному Інституті Київського Політехнічного Інституту ім. Ігоря Сікорського у 2018 році. Програма об’єднала науково-дослідницький та індустріальний досвід у розпізнаванні образів, комп’ютерному зорі та машинному навчанні. Засновник та співавтор курсів програми, професор, доктор фізико-математичних наук Шлезінгер Михайло Іванович, - піонер науки про розпізнавання образів, автор низки відомих у світі підходів, методів та алгоритмів розпізнавання. До викладання залучені викладачі Фізико-Технічного Інституту разом з українськими дослідниками та представники індустрії, що використовують математичні методи розпізнавання у створенні інноваційних продуктів, конкурентоспроможних на глобальному ринку. Додатково для проведення навчання у інтенсивному форматі залучаються вчені з провідних профільних наукових груп Німеччини та Чехії, деталі наведено нижче.
Курси програми спираються на ґрунтовну фізико-математичну підготовку. Особлива увага приділяється фундаментальним математичним дисциплінам, на яких базуються спеціальні курси програми. Відтак, викладаються графічні моделі та алгоритми на графах що використовуються у розпізнаванні, окремий курс геометрії комп’ютерного зору, ймовірнісні моделі та опукла оптимізація. Окрема увага приділяється алгоритмічній ефективності та оптимізації комп’ютерних програм, що створюються під час навчання. Обираючи дисципліни «Математичні методи розпізнавання образів і комп’ютерного зору», ви будете мати можливість стати фахівцями якісно нового типу, що поєднують високий професіоналізм  в комп’ютерних науках з глибокими  знаннями математики, на яких ґрунтується створення штучного інтелекту, розпізнавання образів, “computer vision”.
Завдяки партнерству Фізико-Технічного Інституту з провідними науковими установами та компаніями, студенти програми мають змогу проходити стажування, виконувати спільні дослідження а також працювати з топовими спеціалістами та науковцями. Студенти навчаються і працюють, поглиблюючи навички та знання за обраним напрямком навчання, завдяки програмі дуальної освіти, в якій Фізико-Технічний Інститут бере активну участь з початку 2018 року і є одним з перших ВНЗ, що долучився до ініціативи та адаптував сучасні підходи об’єднання навчання та професійної діяльності.

Напрямки навчання

Дисципліни, які забезпечують компетентності з математичних методів розпізнавання образів і комп’ютерного зору, спираються на базові курси за спеціальністю 113 Прикладна математика та органічно пов’язані з нормативними дисциплінами освітньої програми Математичні методи комп’ютерного моделювання, розпізнавання образів та безпеки даних.

Професійно-орієнтовані дисципліни Освітньої програми, на яких базуються дисципліни з математичних методів розпізнавання образів і комп’ютерного зору:

Семестр

Назва дисципліни

Кредити

1

Машинне навчання

4

2

Рішення в умовах невизначеності

3

3

Технології великих даних

4

3

Проектування автоматизованих систем

4

 

Дисципліни з математичних методів розпізнавання образів і комп’ютерного зору:

Семестр

Назва дисципліни

Кредити

1

Статистичні моделі в задачах комп'ютерного зору

2

1

Аналіз графів в задачах розпізнавання образів

5

1

Статистичні методи розпізнавання

6

2

Опуклий аналіз в задачах розпізнавання зображень

4

2

Обчислювальна геометрія

3

2

Структурні методи розпізнавання образів

7

3

Задачі виконання обмежень (Constraint satisfaction problems)

6

3

Обробка та розпізнавання зображень

4,5

 

Додаткові інтенсивні курси - тиждень по 3-4 пари на день з щоденними завданнями, лабораторними роботами та включенням матеріалів в іспити з дисциплін математичних методів розпізнавання образів і комп’ютерного зору. Курси проведено на базі Фізико-Технічного Інституту у співпраці з європейськими ЗВО, із запрошенням викладачів з них, нижче наведено сторінки відповідних курсів:

Семестр

Назва курсу

Посилання

1-2

Елементи геометрії та ефективне вирішення систем поліноміальних рівнянь в комп’ютерному зорі

Комбінація з двох дисциплін:

https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/gvg/start

https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/gvg/labs/start

https://cw.fel.cvut.cz/b191/courses/pro/start

https://cw.fel.cvut.cz/b191/courses/pro/labs

2-3

Глибинне навчання

https://cw.felk.cvut.cz/w/misc/dlk19/start

3

Інтенсивний курс з дискретної оптимізації для оптимізації енергії на графічних моделях

https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/vislearn/compact-course-discrete-energy-minimization-kyiv-2019/

Послідовність курсів та структура викладення матеріалів побудовані таким чином, що знання та навички одних курсів використовуються в інших, доповнюючи та закріплюючи результати студентів. Викладачі курсів регулярно спілкуються між собою для синхронізації матеріалів та отримують зворотній зв’язок щодо швидкості і якості сприйняття.

Випускники факультету/підрозділу

Освітня програма базується на фундаментальній підготовці за спеціальністю 113 «Прикладна математика», що працює при кафедрі Інформаційної Безпеки Фізико-Технічного Інституту з моменту його створення.

Інформація про випускників кафедри.

Відгуки роботодавців.

Партнери програми

Умови вступу

Освітня програма акредитована МОН. Вступ на програму відбувається за державними вимогами. Вступники складають фаховий іспит та ЗНО з іноземної мови. Більше інформації про умови вступу з програмами іспитів розміщено на сторінці (з оновленням строків):

http://ipt.kpi.ua/osvitni-programy-spetsializatsiyi-spetsialnostej-fizyko-tehnichnogo-instytutu

З детальними питаннями щодо вступу звертайтеся до:

Смирнов Сергій Анатолійович

sergsmr@gmail.com

+380503874038

Контакти
Новіков Олексій Миколайович, директор Фізико-Технічного Інституту
Сдобніков Віктор Юрійович, викладач і куратор програми