Витяг з робочої програми
1. Опис навчальної дисципліни
Галузь знань, спеціальність, освітній ступінь
|
|
Галузь знань |
12 Інформаційні технології |
Спеціальність |
121 Інженерія програмного забезпечення |
Освітній ступінь
|
Магістр
|
Характеристика навчальної дисципліни
|
|
Вид |
Обов’язкова |
Загальна кількість годин |
120 |
Кількість кредитів ECTS |
4 |
Кількість змістових модулів |
2 |
Курсовий проект (робота) (якщо є в робочому навчальному плані) |
так |
Форма контролю |
|
Показники навчальної дисципліни для денної та заочної форм навчання
|
|
|
денна форма навчання |
Рік підготовки |
1 |
Семестр |
2 |
Лекційні заняття |
15 год. |
Практичні, семінарські заняття |
|
Лабораторні заняття |
30 год. |
75 год. |
|
Індивідуальні завдання |
|
Кількість тижневих годин для денної форми навчання: аудиторних самостійної роботи студента − |
3 год. |
2. Мета та завдання навчальної дисципліни
Навчальна дисципліна "Методи та інформаційні технології оцінки ризиків" є складовою частиною циклу дисциплін, які забезпечують підготовку магістрів за фахом “Інформаційні управляючі системи та технології”.
Метою і завданням навчальної дисципліни «Методи та інформаційні технології оцінки ризиків» є отримання базових знань з області методів та інформаційних технологій оцінки ризиків та їх подальшого застосування до вирішення складних прикладних та наукових інтелектуальних задач, пов’язаних з оцінкою ризиків виникнення несприятливих подій у природоохоронній галузі і, зокрема, в області сільського господарства.
Перелік дисциплін, які необхідні для вивчення курсу.
- Основи інформатики та програмування.
- Технологія програмування та створення програмних продуктів.
- Об’єктно-орієнтоване програмування.
- Основи системного аналізу.
- Методи та засоби комп’ютерних інформаційних технологій.
- Чисельні методи.
3. Програма навчальної дисципліни
Лекція 1. Основи попередньої обробки просторової інформації. Бібліотеки Python GDAL та OGR
Лекція 2. Попередня обробка та інтерпретація даних радарів з синтезованою апертурою
Лекція 3.Моделі просторової інформації. Гіс системи та технології
Лекція 4. Аналіз існуючих підходів та моделей ідентифікації об'єктів на супутникових зображеннях. Гібридні підходи до ідентифікації посівів
Лекція 5. Методи та моделі класифікації і кластеризації даних
Шрифти
Розмір шрифта
Колір тексту
Колір тла
Кернінг шрифтів
Видимість картинок
Інтервал між літерами
Висота рядка
Виділити посилання