Студентам НТУУ "КПІ" ФТІ
10Фев/200

Навчальні матеріали, 1 курс, ООП (2020, весна)

Лекційні матеріали до курсу "Програмування 2. Об'єктно-орієнтований підхід" (2020 р.)

  • pptЛекція 1 - Предмет і задачі курсу
  • pptЛекція 2 - Складові частини ОО підходу
  • pptЛекція 3 - Класи та об'єкти. Проектування класів та їх методів

27Дек/170

До заліку з методів штучного інтелекту

За результатами виконання додаткових завдань наведені нижче студенти отримали такі бали:
Чмерук - 6 балів (залік на 79)
Разумовський - 6 балів (залік на 79)
Ямковий - 6 балів (залік на 73)

Варичева - 2 бали (залік на 60)
Свириденко - 2 бали (залік на 60)

Шелудько - 2 бали (залік на 60)
Ластовський - 2 бали (залік на 85)

Божко - 10 балів (залік на 60)
Чуприна - 10 балів (залік на 60)

Сергеев - 4 бали (ще не всі лаб. роботи)
Полулях - 4 бали (ще не всі лаб. роботи)

Кривцун - 4 бали (ще не всі лаб. роботи)
Мариненко - 4 бали (ще не всі лаб. роботи)

Связано с категорией: 4 курс, Успішність Нет комментариев
25Дек/170

МКР з «Методів штучного інтелекту»

Виставлено бали за МКР - максимум 10.

Ті, хто написав цю роботу та здали всі лабораторні роботи можуть розраховувати на залік.
Решта матимуть додаткове завдання.

8Сен/160

Список корисних посилань, GEE

https://sites.google.com/site/earthengineapidocs/advanced-image-processing/classification

https://developers.google.com/earth-engine/charts_array_values

https://developers.google.com/earth-engine/charts_image_by_class

https://docs.google.com/presentation/d/1haypjRFrXZJYQuL2QsVOtyHKxIVKJMlNPiwMr-fPi1g/edit

https://goo.gl/escGvB

8Сен/160

Оновлені теми л.р. з курсу «Методи штучного інтелекту» (4 курс)

Доброго дня, шановні слухачі курсу "Методи штучного інтелекту".

Вашій увазі пропонуються нові лабораторні роботи (на максимальний бал)

Лабораторна робота 1

Ознайомлення з геопросторовими даними та принципами роботи з Google Earth Engine, підготовка вибірок.

Результат: 2 векторних файли KML з полігонами, (один для навчання класифікатора, інший для тестування) згідно варіанту роботи, завантажені в Google Earth Engine. У кожному з файлів не менше 20 полігонів. Завантажений векторний файл KML з межами цільової території. Відобразити підготовлені вибірки у Google Earth Engine.

Deadline - 25.09

Лабораторна робота 2

Порівняння різних методів класифікації. Оцінити точність 3х методів реалізованих в Google Earth Engine.

Результат: побудувати 3 карти класифікації, використовуючи класифікатори та часові ряди супутникових даних відповідно до варіанту роботи. Побудувати матриці невідповідностей та обчислити загальну точність на тестовій вибірці.

Deadline - 15.10

Лабораторна робота 3

Побудова графіків та статистичний аналіз геопросторової інформації.

Deadline - 31.10

Лабораторна робота 4

Фільтрація побудованих карт класифікації.

Deadline - 14.11

Лабораторна робота 5

Масштабування технології класифікації на всю територію України.

Deadline - 26.12

Старі теми л.р. також можуть бути взяті до виконанні, однак з мінімальною оцінкою (на E)


3Окт/140

Навчальні матеріали, 4-й курс

Лекційні матеріали до курсу "Інтелектуальні системи"