ЗАДАЧИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ: ОБРАБОТКА РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ДАННЫХ И КЛАССИФИКАЦИЯ МОДУЛЯЦИЙ

623,00
р.
Рецензенты:
Доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник АО «Научно-исследовательский институт телевидения» А. К. Цыцулин
Кандидат технических наук, доцент Высшей школы компьютерных технологий и информационных систем, заведующий лабораторией промышленных систем потоковой обработки данных Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого М. В. Болсуновская
 
Учебное пособие соответствует содержанию раздела рабочей программы дисциплин «Численные методы», «Задачи машинного обучения в инфокоммуникационных системах» и «Теория вычислительных систем» для обучающихся по направлениям бакалаврской подготовки 11.03.01 «Радиотехника», 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи».
В рамках пособия излагаются принципы машинного и глубокого обучения. Обсуждаются ключевые парадигмы, такие как обучение с учителем и без учителя, подробно рассматриваются компоненты построения моделей, метрики оценки их качества и способы борьбы с переобучением. Анализируются основы глубокого обучения – от простой модели искусственного нейрона до сверточных нейронных сетей и методов их оптимизации. Центральное место в пособии занимают практические приложения этих технологий. Детально исследуются задачи обработки и классификации микродоплеровских портретов для распознавания различных объектов и действий. Также рассматривается проблема автоматической классификации типов модуляции сигналов, где сравниваются классические методы на основе признаков и современные подходы, использующие глубокое обучение.
Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки бакалавров «Радиотехника», «Инфокоммуникационные технологии и системы связи». Может быть использовано обучающимися по профилям подготовки «Оптические телекоммуникационные системы», «Системы мобильной связи», «Радиофизика и электроника», «Космические и наземные радиотехнические системы». Может быть полезно в системах повышения квалификации, в учреждениях дополнительного профессионального образования.

Weight: 200 g

Made on
Tilda