13M054PO - Statističko prepoznavanje oblika

Specifikacija predmeta
Naziv		Statističko prepoznavanje oblika
Akronim		13M054PO
Studijski program		Elektrotehnika i računarstvo
Modul		modul Audio i video tehnologije, modul Biomedicinski i ekološki inženjering, modul Elektroenergetski sistemi Smer - Mreže i sistemi, modul Elektroenergetski sistemi Smer - Obnovljivi izvori energije, modul Elektroenergetski sistemi Smer - Postrojenja i oprema, modul Elektronika i digitalni sistemi, modul Energetska efikasnost, modul Informaciono komunikacione tehnologije, modul Mikrotalasna tehnika, modul Nanoelektronika i fotonika, modul Primenjena matematika, modul Računarska tehnika i informatika, modul Signali i sistemi, modul Softversko inženjerstvo
Tip studija		master akademske studije
Nastavnik (predavač)		prof. dr Željko Đurović prof. dr Aleksandra Krstić
Nastavnik/saradnik (vežbe)		Maša Tiosavljević, dipl. inž. el. i rač.
Nastavnik/saradnik (DON)		Maša Tiosavljević, dipl. inž. el. i rač.
Broj ESPB		6.0	Status predmeta	izborni
Uslovljnost drugim predmetima		nema
Ciljevi izučavanja predmeta		Cilj predmeta je da studenti ovladaju osnovnim tehnikama statističke klasifikacije signala: testiranje hipoteza, parametarska klasifikacija, neparametarska klasifikacija.
Ishodi učenja (stečena znanja)		Ishod predmeta su da studenti imaju veštine da: izdvoje i srede informativna obeležja, generišu ili prikupe kvalitetne obučavajuće skupove, da primene neku od odgovarajućih tehnika za testiranje hipoteza, da isprojetkuju parametarske ili neparametarske klasifikatore.
Sadržaj predmeta
Sadržaj teorijske nastave		Pregled slučajnih promenljivih i slučajnih vektora; Najvažniji rezultati linearne algebre; Izdvajanje i analiza obeležja; Metode za testiranje hipoteza; Projektovanje parametarskih klasifikatora; Projektovanje neparametarskih klasifikatora; Redukcija dimenzija podataka.
Sadržaj praktične nastave		U toku nastave studenti će da rešavaju praktične probleme: izdvajanje i analiza obeležja iz realnih signala, primena tehnika redukcije dimenzija, projektovanje Bajesovog klasifikatora i sekvencijalnog testa, projektovanje linearnog i kvadratnog klasifikatora.
Literatura
Introduction to Statistical Pattern Recognition, Keinosuke Fukunaga, Academic Press, 1990 Pattern Recognition, S. Theodoridis, K. Koutroumbas, Academic Press, 2009. Introduction to Data Mining (2nd Edition), Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, et. al, Pearson, 2018 Statistical Pattern Recognition (3rd edition), A. Webb, K. Copsey, Wiley, 2011
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja	Vežbe	DON	Studijski i istraživački rad	Ostali časovi
3	1	1
Metode izvođenja nastave		3x15 časova predavanja, 1h15 praktične nastave rada na računaru.
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze		Poena	Završni ispit	Poena
Aktivnosti u toku predavanja		0	Pismeni ispit	70
Praktična nastava		30	Usmeni ispit	0
Projekti
Kolokvijumi		0
Seminari		0