Đề cương chi tiết học phần Thị giác máy - Computer vision

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:17

Thêm vào BST

Báo xấu

93
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

"Đề cương chi tiết học phần Thị giác máy - Computer vision" trang bị cho sinh viên những vấn đề về lý thuyết, thuật toán cơ bản, được sử dụng rộng rãi trong thị giác máy; giúp sinh viên có khả năng đánh giá, phát triển và ứng dụng kỹ thuật thị giác máy vào các vấn đề thực tiễn.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đề cương chi tiết học phần Thị giác máy - Computer vision

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc ĐỀ CƢƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN THỊ GIÁC MÁY - COMPUTER VISION 1. Thông tin về giáo viên TT Họ tên giáo viên Học hàm Học vị Đơn vị công tác (Bộ môn) 1 Đào Thanh Tĩnh PGS Tiến sỹ Hệ thống thông tin 2 Hà Đại Dương GVC Thạc sỹ Hệ thống thông tin - Thời gian, địa điểm làm việc: Các ngày trong tuần tại phòng làm việc bộ môn A1505 - Địa chỉ liên hệ: Bộ môn Hệ thống Thông tin, Khoa Công nghệ Thông tin,. - Điện thoại: 069 515 333, Email: tinhdt@mta.edu.vn, duonghadai@yahoo.com - Các hướng nghiên cứu chính: Thị giác máy, xử lý ảnh, tính toán mềm 2. Thông tin chung về học phần - Tên học phần: Thị giác máy - Mã học phần: 12356121 - Số tín chỉ: 03 - Cấu trúc học phần: 60 tiết (30 lý thuyết, 8 bài tập, 7 thảo luận, 15 thực hành) - Học phần bắt buộc. - Các học phần tiên quyết: Kỹ thuật lập trình, Xử lý ảnh. - Các yêu cầu đối với học phần. Nghe giảng trên lớp. Nghiên cứu tài liệu ở nhà. Tích cực tham gia thảo luận. - Giờ tín chỉ đối với các hoạt động:  Nghe giảng lý thuyết: 30 tiết  Làm bài tập trên lớp: 8 tiết  Thảo luận: 7 tiết  Thực hành, thực tập (ở PTN, nhà máy, thực tập...): 15 tiết  Hoạt động theo nhóm:  Tự học: - Khoa/Bộ môn phụ trách học phần, địa chỉ: Bộ môn Hệ thống Thông tin, Khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Kỹ thuật Quân sự. 3. Mục tiêu của học phần
- Kiến thức: Trang bị cho sinh viên những vấn đề về lý thuyết, thuật toán cơ bản, được sử dụng rộng rãi trong thị giác máy. Giúp sinh viên có khả năng đánh giá, phát triển và ứng dụng kỹ thuật thị giác máy vào các vấn đề thực tiễn. - Kỹ năng: Phát triển kỹ năng và kinh nghiệm cho sinh viên trong việc sử dụng thị giác máy vào thực tế. - Thái độ, chuyên cần: Chú ý, tập trung nghe giảng trên lớp; tích cực trong thời gian tự học và thực hành tại phòng máy. 4. Tóm tắt nội dung - Tổng quan về ảnh số, xử lý ảnh và thị giác máy. Nhắc lại những vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh như: các phép biến đổi mức xám, các phép lọc không gian, xử lý lược đồ xám, các phép biến đổi hình thái, Các kỹ thuật phân đoạn ảnh. - Biểu diễn và mô tả đối tượng, mô tả biên, mô tả vùng; - Nhận dạng dựa trên lý thuyết quyết định, nhận dạng dựa trên kỹ thuật khớp mẫu, theo mạng neural. - Một số chủ đề nâng cao trình bày về một số chủ đề cụ thể như: nhận dạng khuôn mặt người, nhận dạng mặt cười, phát hiện người, phát hiện đám cháy. 5. Nội dung chi tiết học phần Giáo trình, Tài Chƣơng, Số liệu tham khảo Ghi mục, tiểu Nội dung tiết (TT của TL ở chú mục mục 6) Giới thiệu chung về xử lý ảnh và Chƣơng 1 12 thị giác máy Khái quát chung về nội dung môn 1.1 học 1.2 Các phép biến đổi mức xám Lược đồ xám và biến đổi lược đồ 1.3 xám 1.4 Các phép logic và số học 1.5 Các phép lọc không gian 1.6 Các phép biến đổi hình thái 2
Thảo luận 1: Nêu bài toán, thảo luận về mô hình/giải pháp dùng thị giác máy với các bài toán: Bài toán Kiểm soát vào ra đối với các 1.7 3 phương tiện Oto, xe máy; Bài toán phát hiện người và người đi bộ; Bài toán phát hiện và cảnh báo cháy. Thực hành 1: Lập trình thị giác máy trên môi trường Windows kết 1.8 3 hợp bộ thư viện mã nguồn mở OpenCV 1.8.1 Tổ chức chương trình 1.8.2 Đọc và lưu trữ ảnh 1.8.3 Hiển thị ảnh gốc và ảnh kết quả Sử dụng các phép biến đổi ảnh đã 1.8.4 có của OpenCV. 1.8.5 Tự thực hành Chƣơng 2 Phân đoạn ảnh 8 2.1 Giới thiệu Phát hiện các đối tượng có mức 2.2 xám gián đoạn 2.2.1 Phát hiện điểm 2.2.2 Phát hiện đường 2.2.3 Phát hiện cạnh 2.2.4 Nối biên dựa trên xử lý cục bộ 2.2.5 Nối biên dựa trên biến đổi Hough 2.3 Phân ngưỡng 2.3.1 Một số vấn đề cơ sở Ảnh hưởng của hiện tượng chiếu 2.3.2 sáng 2.3.3 Thuật toán tìm ngưỡng toàn cục 2.3.4 Thuật toán tìm ngưỡng thích nghi Thuật toán tìm ngưỡng tối ưu của 2.3.5 Otsu 2.3.6 Lọc nhiễu và phân ngưỡng 2.3.7 Phân nhiều ngưỡng 3
2.4 Phân đoạn theo vùng 2.4.1 Một số vấn đề cơ sở 2.4.2 Thuật toán Region Growing Thuật toán Region Spliting and 2.4.3 Merging Phân đoạn dựa trên đường phân 2.5 nước 2.5.1 Khái quát 2.5.2 Thuật toán Thảo luận 2: Phân tích các điều kiện bài toán xác định biển số xe 2.8 1 máy, xác định các kỹ thuật cần thiết để giải quyết bài toán. 2.9 Thực hành 2: Phân đoạn ảnh 3 2.9.1 Nhắc lại kiến thức 2.9.2 Xác định điểm, đường 2.9.3 Phân ngưỡng với ngưỡng cố định 2.9.4 Tự thực hành Bài tập (làm trên lớp) 2.10 1 Chƣơng 3 Biểu diễn và mô tả đối tƣợng 12 3.1 Giới thiệu 3.2 Biểu diễn đối tượng 3.2.1 Biển diễn dạng Chain code 3.2.2 Xấp xỉ đa giác 3.2.3 Biểu diễn dạng Signatures 3.2.4 Biểu diễn dạng đoạn biên 3.2.5 Biểu diễn dạng xương 3.3 Mô tả biên 3.3.1 Những tham số đơn giản 3.3.2 Mô tả dạng Shape Number 3.3.3 Biểu diễn qua các hệ số Fourier Biểu diễn qua các thống kê 3.3.4 moment 3.4 Mô tả vùng 3.4.1 Những tham số đơn giản 3.4.2 Mô tả Topo 4
3.4.3 Mô tả Texture 3.5 Mô tả thành phần chính 3.6 Mô tả tính chất quan hệ Thực hành 3: Biểu diễn và mô tả 3.7 3 đối tượng. 3.7.1 Nhắc lại kiến thức Xác định biên và mô tả dựa trên 3.7.2 đường biên Xác định vùng và mô tả dựa trên 3.7.3 các tham số vùng 3.7.4 Tự thực hành Bài tập (làm trên lớp) 3.8 2 Thảo luận 3: Mô tả vùng biển số 3.9 xe như. Mô tả các chữ số và chữ 1 cái trên biển số xe. Chƣơng 4 Nhận dạng đối tƣợng 12 4.1 Mẫu và lớp các mẫu 4.1.1 Biểu diễn mẫu 4.1.2 Lớp các mẫu Nhận dạng dựa trên lý thuyết 4.2 quyết định 4.2.1 Khớp mẫu 4.2.2 Phân lớp tối ưu theo xác suất 4.2.3 Mạng neural Nhận dạng theo phương pháp dựa 4.3 trên cấu trúc 4.3.1 Khớp theo Shape Number 4.3.2 Khớp chuỗi 4.4 Phát hiện nhanh đối tượng 4.4.1 Đặc trưng Haar-Like 4.4.2 Phương pháp AdaBoost Đặc trưng Histogram of Oriented 4.4.3 Gradient (HOG) 4.4.4 Phương pháp cascaded Thực hành 4 - Nhận dạng đối 4.5 3 tượng 5
Sử dụng công cụ huấn luyện của OpenCV tạo mẫu và huấn luyện 4.5.1 bộ phân lớp cho bài toán: Nhận dạng khuôn mặt, Nhận dạng bàn tay. Sử dụng kết quả huấn luyện ở bước trên, sử dụng công cụ hỗ trợ 4.5.2 của OpenCV xây dựng chương trình phát hiện khuôn mặt, bàn tay. 4.6 Bài tập (thực hiện trên lớp) 2 Thảo luận 4: Biểu diễn, mô tả các 4.7 chữ số như thế nào? Đề xuất 1 phương pháp nhận dạng. Chƣơng 5 Một số chủ đề nâng cao 16 5.1 Giới thiệu chung 5.2 Phát hiện khuôn mặt 5.2.1 Trích chọn đặc trưng 5.2.2 Tạo mẫu và huấn luyện 5.2.3 Thử nghiệm bộ nhận dạng 5.3 Phát hiện người 5.3.1 Trích chọn đặc trưng 5.3.2 Tạo mẫu và huấn luyện 5.3.3 Thử nghiệm bộ nhận dạng Xử lý video và phát hiện đối tượng 5.4 chuyển động 5.4.1 Giới thiệu về xử lý video 5.4.2 Một số lĩnh vực ứng dụng 5.4.3 Phát hiện thay đổi 5.4.4 Tracking 5.5 Xử lý ảnh video độ sâu Giới thiệu về xử lý ảnh video độ 5.5.1 sâu 5.5.2 Phát hiện cử động con người Thực hành 5 - Nhận dạng và phát 5.6 4 hiện nhanh đối tượng 5.6.1 Nhận dạng mặt cười 5.6.2 Nhận dạng người 6
5.6.3 Phát hiện đối tượng chuyển động 5.7 Bài tập (thực hiện trên lớp) 1 Thảo luận 5: Hãy nêu giải pháp hoàn chỉnh cho hệ thống phát hiện 5.7 2 biển số xe. Giải pháp pháp hiện đối tượng chuyển động 6. Giáo trình, tài liệu tham khảo Tình trạng tài liệu Giáo Đề Có ở Đề nhị TT Tên tài liệu viên có nghị thư biên soạn hoặc mua viện mới khoa có mới Linda Shapiro, “Computer 1 Vision”, The University of x Washington, 2000; Luong Chi Mai, “Introduction to 2 Image processing and Computer x Vision” Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh 3 Thủy, “Nhập môn xử lý ảnh”, x NXB KHKT, 2003 R.C. Gonzalez, R. E. Woods, Digital Image Processing, (2nd 4 x Edition), Prentice (ISBN: 0-201- 18075-8), 2002. 5 OpenCV Documents x 7. Hình thức tổ chức dạy học 7.1. Lịch trình chung: (Ghi tổng số giờ cho mỗi cột) Hình thức tổ chức dạy học học phần Lên lớp Tự Thực học, Nội dung hành, thí Tổng Lý Bài Thảo tự nghiệm, thuyết tập luận nghiê thực tập n cứu Chương 1. Giới thiệu chung 6 3 3 12 về xử lý ảnh và thị giác máy Chương 2. Phân đoạn ảnh 3 1 1 3 8 Chương 3. Biểu diễn và mô 6 2 1 3 12 tả đối tượng trong ảnh 7
Chương 4. Nhận dạng đối 6 2 1 3 12 tượng Chương 5. Một số chủ đề 9 1 2 4 16 nâng cao Tổng 30 6 8 16 60 7.2. Lịch trình tổ chức dạy học cụ thể: 1. Chương 1 - Giới thiệu chung về xử lý ảnh và thị giác máy, tuần 1. Hình thức Thời Yêu cầu tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính SV chuẩn Ghi chú học điểm bị Lý thuyết 3 tiết Khái quát chung về nội dung Nhe giảng, môn học làm bài tập Các phép biến đổi mức xám và tham gia Lược đồ xám và biến đổi lược thảo luận đồ xám Bài tập Thảo luận 1 tiết Bài toán thị giác máy và ứng dụng Thực hành, thí nghiệm, thực tập,... Tự học, tự nghiên cứu 2. Chương 1 - Giới thiệu chung về xử lý ảnh và thị giác máy (tiếp), tuần 2. Hình thức Thời Yêu cầu tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính SV chuẩn Ghi chú học điểm bị Lý thuyết 3 tiết Nhe giảng, Các phép logic và số học làm bài tập Các phép lọc không gian và tham gia Các phép biến đổi hình thái thảo luận Bài tập Thảo luận 1 tiết Bài toán nhận dạng biển số xe, các điều kiện giới hạn. 8
Thực hành, thí nghiệm, thực tập,... Tự học, tự NC 3. Thực hành 1 - Lập trình thị giác máy trên môi trường Windows kết hợp bộ thư viện mã nguồn mở OpenCV, tuần 3. Hình thức Thời Yêu cầu tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính SV chuẩn Ghi chú học điểm bị Lý thuyết Bài tập Thảo luận 1 tiết, Giải pháp cho bài toán nhận PM dạng biển số xe. Thực hành, 3 tiết, Thực hành 1 - Nội dung Nhe giảng, thí nghiệm, PM Tổ chức chương trình, Đọc và làm bài tập thực tập,... lưu trữ ảnh, Hiển thị ảnh gốc và tham gia và ảnh kết quả, Sử dụng các thảo luận phép biến đổi ảnh đã có của OpenCV Tự học, tự nghiên cứu 4. Chương 2 - Phân đoạn ảnh, tuần 4. Hình thức Thời Yêu cầu tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính SV chuẩn Ghi chú học điểm bị Lý thuyết 3 tiết Giới thiệu Nhe giảng, Phát hiện các đối tượng có làm bài tập mức xám gián đoạn và tham gia Phân ngưỡng thảo luận Lọc nhiễu và phân ngưỡng Phân nhiều ngưỡng Phân đoạn theo vùng Phân đoạn dựa trên đường phân nước Bài tập 1 tiết Phát hiện điểm, đường. Tìm 9
Hình thức Thời Yêu cầu tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính SV chuẩn Ghi chú học điểm bị ngưỡng, Phân đoạn theo vùng Thảo luận Thực hành, thí nghiệm, thực tập,... Tự học, tự nghiên cứu 5. Thực hành 2 - Phân đoạn đối tượng trên ảnh , tuần 5. Hình thức Thời Yêu cầu tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính SV chuẩn Ghi chú học điểm bị Lý thuyết Bài tập Thảo luận 1 tiết PM Thảo luận 2: Bài toán phân đoạn ảnh Thực hành, 3 tiết Thực hành 2: Nhắc lại kiến Nhe giảng, thí nghiệm, thức làm bài tập thực tập,... Xác định điểm, đường và tham gia Phân với ngưỡng cố định thảo luận Phân ngưỡng theo Otsu Tự thực hành Tự học, tự nghiên cứu 6. Chương 3 - Biểu diễn và mô tả đối tượng, tuần 6. Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Lý thuyết 3 tiết Giới thiệu Nhe giảng, Biểu diễn đối tượng làm bài tập Biển diễn dạng Chain code và tham gia Xấp xỉ đa giác thảo luận Biểu diễn dạng Signatures 10
Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Biểu diễn dạng đoạn biên Biểu diễn dạng xương Bài tập 1 tiết Biểu diễn chain code, tính moment 1 vùng ảnh Thảo luận Thực hành, thí nghiệm, thực tập,... Tự học, tự nghiên cứu 7. Chương 3 - Biểu diễn và mô tả đối tượng (tiếp), tuần 7. Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Lý thuyết 3 tiết Mô tả biên Những tham số đơn giản Mô tả dạng Shape Number Biểu diễn qua các hệ số Fourier Nhe giảng, Biểu diễn qua các thống kê làm bài tập moment và tham gia Mô tả vùng thảo luận Những tham số đơn giản Mô tả Topo, Texture Mô tả thành phần chính Mô tả tính chất quan hệ Bài tập 1 tiết Tính toán các tham số Topo Tính toán các tham số texture Thảo luận Thực hành, thí nghiệm, thực tập,... Tự học, tự 11
Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm nghiên cứu 8. Thực hành 3 - Mô tả và Biểu diễn đối tượng, tuần 8. Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Lý thuyết Bài tập Thảo luận 1 tiết Thảo luận 3: Mô tả vùng PM biển số xe như. Mô tả các chữ số và chữ cái trên biển số xe. Thực hành, 3 tiết Thực hành 3 - Nội dung: thí nghiệm, Nhắc lại kiến thức Nhe giảng, thực tập,... Xác định biên và mô tả dựa làm bài tập trên đường biên và tham gia Xác định vùng và mô tả dựa thảo luận trên các tham số vùng Tự thực hành Tự học, tự nghiên cứu 9. Chương 4 - Nhận dạng đối tượng, tuần 9. Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Lý thuyết 3 tiết Mẫu và lớp các mẫu Biểu diễn mẫu Lớp các mẫu Nhe giảng, Nhận dạng dựa trên lý thuyết làm bài tập quyết định và tham gia Khớp mẫu thảo luận Phân lớp tối ưu theo xác suất Mạng neural Bài tập 1 tiết Biểu diễn vector đặc trưng của một số đối tượng như: 12
Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Khuôn mặt, bàn tay ... Thảo luận Thực hành, thí nghiệm, thực tập,... Tự học, tự nghiên cứu 10. Chương 4 - Nhận dạng đối tượng (tiếp), tuần 10. Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Lý thuyết 3 tiết Nhận dạng theo phương pháp dựa trên cấu trúc Khớp theo Shape Number Khớp chuỗi Nhe giảng, Phát hiện nhanh đối tượng làm bài tập Đặc trưng Haar-Like và tham gia Phương pháp AdaBoost thảo luận Đặc trưng Histogram of Oriented Gradient (HOG) Phương pháp cascaded Bài tập 1 tiết Tính toán đặc trưng Haar- Like, HOG và ảnh tích phân của một ảnh xám 6x6 Thảo luận Thực hành, thí nghiệm, thực tập,... Tự học, tự nghiên cứu 11. Thực hành 4 - Nhận dạng đối tượng, tuần 11. 13
Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Lý thuyết Bài tập Thảo luận 1 Tiết Thảo luận 4: Biểu diễn, mô tả các chữ số như thế nào? Đề xuất phương pháp nhận dạng. Thực hành, 3 tiết Sử dụng công cụ huấn luyện thí nghiệm, của OpenCV tạo mẫu và huấn thực tập,... luyện bộ phân lớp cho bài toán: Nhận dạng khuôn mặt, Nhe giảng, Nhận dạng bàn tay. làm bài tập Sử dụng kết quả huấn luyện ở và tham gia bước trên, sử dụng công cụ thảo luận hỗ trợ của OpenCV xây dựng chương trình phát hiện khuôn mặt, bàn tay. Tự học, tự nghiên cứu 12. Chương 5 - Một số chủ đề nâng cao, tuần 12. Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Lý thuyết 3 tiết Giới thiệu chung Phát hiện khuôn mặt Trích chọn đặc trưng Nhe giảng, Tạo mẫu và huấn luyện làm bài tập Thử nghiệm bộ nhận dạng và tham gia Phát hiện người thảo luận Trích chọn đặc trưng Tạo mẫu và huấn luyện Thử nghiệm bộ nhận dạng Bài tập 1 tiết Tập hợp mẫu khuôn mặt Thảo luận Thực hành, 14
Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm thí nghiệm, thực tập,... Tự học, tự nghiên cứu 13. Chương 5 - Một số chủ đề nâng cao (tiếp), tuần 13. Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Lý thuyết 3 tiết Xử lý video và phát hiện đối tượng chuyển động Nhe giảng, Giới thiệu về xử lý video làm bài tập Một số lĩnh vực ứng dụng và tham gia Phát hiện thay đổi thảo luận Tracking Bài tập Thảo luận 1 tiết Bài toán theo dõi đối tượng chuyển động Thực hành, thí nghiệm, thực tập,... Tự học, tự nghiên cứu 14. Chương 5 - Một số chủ đề nâng cao (tiếp), tuần 14. Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Lý thuyết 3 tiết Xử lý ảnh video độ sâu Nhe giảng, Giới thiệu về xử lý ảnh video làm bài tập độ sâu và tham gia Phát hiện cử động con người thảo luận Bài tập Thảo luận 1 tiết Bài toán sử dụng camera độ 15
Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm sâu Thực hành, thí nghiệm, thực tập,... Tự học, tự nghiên cứu 15. Thực hành 5 - Nhận dạng và phát hiện nhanh đối tượng, tuần 15. Hình thức Thời Yêu cầu SV tổ chức dạy gian, địa Nội dung chính Ghi chú chuẩn bị học điểm Lý thuyết Bài tập Thảo luận Thực hành, 4 tiết Nhận dạng mặt cười Nhe giảng, thí nghiệm, Nhận dạng người làm bài tập thực tập,... Phát hiện đối tượng chuyển và tham gia động trong file video thảo luận Tự học, tự nghiên cứu 8. Chính sách đối với học phần và các yêu cầu khác của giáo viên Khuyến kích sinh viên tìm hiểu những vấn đề mới đối với nội dung môn học. 9. Phƣơng pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá kết quả học tập học phần Phân chia các mục tiêu cho từng hình thức kiểm tra - đánh giá 9.1. Điểm chuyên cần: 10% Mục đích: Nhằm hỗ trợ thúc đẩy việc học tập đầy đủ của sinh viên, rèn luyện cho sinh viên ý thức học tập tốt. Các kỹ thuật đánh giá: Điểm danh các buổi lên lớp Gọi lên bảng làm bài tập tại các buổi giảng bài 9.2. Điểm thường xuyên: 20% 16
Mục đích: Nhằm hỗ trợ thúc đẩy việc học tập thường xuyên của sinh viên, đồng thời qua đó có được những thông tin phản hồi giúp giảng viên, sinh viên điều chỉnh cách dạy, cách học, thay đổi phương pháp dạy, học cho phù hợp. Các kỹ thuật đánh giá: Đọc phần tài liệu đã hướng dẫn theo từng phần; Bài tập theo từng nội dung môn học; Kiểm tra giữa kỳ 9.3. Thi kết thúc học phần: 70% Nội dung thi, kiểm Lịch thi Lịch kiểm tra Ghi chú STT tra 1. Theo toàn bộ chương Thi cuối Theo lịch chung trình môn học kỳ của Học viện 2. Thi lại Theo lịch chung của Học viên Chủ nhiệm Khoa Chủ nhiệm Bộ Giảng viên biên (Ký và ghi rõ họ môn soạn tên) (Ký và ghi rõ họ (Ký và ghi rõ họ tên) tên) 17