Choice of metadata IPR SMART
Page 2, Results: 31
Отмеченные записи: 0
11.
More
Чернышов, В. Н.
Моделирование информационных процессов и исследование в ИТ : учебное пособие / Чернышов В. Н. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2017. - 97 с. - ISBN 978-5-8265-1789-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
исследование -- классификация -- компьютер -- процесс
Аннотация: Теоретический материал, представленный в учебном пособии, отражает характеристику и модели базовых информационных процессов; методологию анализа и моделирования информационных процессов и систем; применение методов системного анализа и информационных технологий при проектировании информационных систем; компьютерное имитационное моделирование систем, информационных процессов и технологий. Предназначено для бакалавров 3–4 курсов, обучающихся по направлению 09.03.03 «Прикладная информатика» (профиль «Прикладная информатика в юриспруденции»).
Доп.точки доступа:
Образцов, Д. В.
Платёнкин, А. В.
Чернышов, В. Н.
Моделирование информационных процессов и исследование в ИТ : учебное пособие / Чернышов В. Н. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2017. - 97 с. - ISBN 978-5-8265-1789-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
исследование -- классификация -- компьютер -- процесс
Аннотация: Теоретический материал, представленный в учебном пособии, отражает характеристику и модели базовых информационных процессов; методологию анализа и моделирования информационных процессов и систем; применение методов системного анализа и информационных технологий при проектировании информационных систем; компьютерное имитационное моделирование систем, информационных процессов и технологий. Предназначено для бакалавров 3–4 курсов, обучающихся по направлению 09.03.03 «Прикладная информатика» (профиль «Прикладная информатика в юриспруденции»).
Доп.точки доступа:
Образцов, Д. В.
Платёнкин, А. В.
12.
More
Прокопенко, Н. Ю.
Системы поддержки принятия решений : учебное пособие / Прокопенко Н. Ю. - Нижний Новгород : Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, ЭБС АСВ, 2017. - 189 с. - ISBN 978-5-528-00202-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- информационная система -- кибернетика
Аннотация: Рассматриваются вопросы автоматизации информационной подготовки принятия управленческих решений с использованием современных инструментальных средств, основные этапы проектирования и сопровождения информационных хранилищ, технологии оперативного и интеллектуального анализа данных, генетические алгоритмы и модели знаний в экспертных системах. Даются теоретические и практические основы использования аналитической платформы Deductor Studio Academic 5.3. Приведено много примеров, иллюстрирующих разработку и применение рассматриваемых методов и моделей. Предназначено для подготовки студентов бакалавриата по направлению 09.03.03 Прикладная информатика, профиль «Прикладная информатика в экономике».
Прокопенко, Н. Ю.
Системы поддержки принятия решений : учебное пособие / Прокопенко Н. Ю. - Нижний Новгород : Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, ЭБС АСВ, 2017. - 189 с. - ISBN 978-5-528-00202-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- информационная система -- кибернетика
Аннотация: Рассматриваются вопросы автоматизации информационной подготовки принятия управленческих решений с использованием современных инструментальных средств, основные этапы проектирования и сопровождения информационных хранилищ, технологии оперативного и интеллектуального анализа данных, генетические алгоритмы и модели знаний в экспертных системах. Даются теоретические и практические основы использования аналитической платформы Deductor Studio Academic 5.3. Приведено много примеров, иллюстрирующих разработку и применение рассматриваемых методов и моделей. Предназначено для подготовки студентов бакалавриата по направлению 09.03.03 Прикладная информатика, профиль «Прикладная информатика в экономике».
13.
More
Протодьяконов, А. В.
Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения : учебное пособие / Протодьяконов А. В. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 144 с. - ISBN 978-5-9729-1455-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм anyboost -- алгоритм listbb -- логистическая регрессия -- машинное обучение
Аннотация: Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно специалистам прикладной сферы анализа данных.
Доп.точки доступа:
Дягилева, А. В.
Пылов, П. А.
Протодьяконов, А. В.
Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения : учебное пособие / Протодьяконов А. В. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 144 с. - ISBN 978-5-9729-1455-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм anyboost -- алгоритм listbb -- логистическая регрессия -- машинное обучение
Аннотация: Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно специалистам прикладной сферы анализа данных.
Доп.точки доступа:
Дягилева, А. В.
Пылов, П. А.
14.
More
Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения : учебное пособие / Протодьяконов А. В. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 176 с. - ISBN 978-5-9729-1484-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- математические методы -- метод бустинга -- построение моделей -- программные методы
Аннотация: Показана разработка и аналитика прикладных моделей глубокого обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Изучение математических архитектур моделей глубокого обучения позволит не только разрабатывать, но и внедрять разработанные решения без помощи сторонних программных библиотек что увеличивает быстродействие всего программного решения в целом. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.
Доп.точки доступа:
Протодьяконов, А. В.
Дягилева, А. В.
Пылов, П. А.
Майтак, Р. В.
Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения : учебное пособие / Протодьяконов А. В. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 176 с. - ISBN 978-5-9729-1484-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- математические методы -- метод бустинга -- построение моделей -- программные методы
Аннотация: Показана разработка и аналитика прикладных моделей глубокого обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Изучение математических архитектур моделей глубокого обучения позволит не только разрабатывать, но и внедрять разработанные решения без помощи сторонних программных библиотек что увеличивает быстродействие всего программного решения в целом. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.
Доп.точки доступа:
Протодьяконов, А. В.
Дягилева, А. В.
Пылов, П. А.
Майтак, Р. В.
15.
More
Пылов, П. А.
Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения : учебное пособие / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 256 с. - ISBN 978-5-9729-1547-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- гребневая регрессия -- машинное обучение -- нейронная сеть
Аннотация: Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс по теоретической составляющей курса, для каждой рассмотренной модели машинного/глубокого обучения поставлена в соответствие её прикладная реализация. Для студентов, обучающихся по направлению подготовки «Искусственный интеллект». Может быть полезно специалистам в области искусственного интеллекта.
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
Пылов, П. А.
Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения : учебное пособие / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 256 с. - ISBN 978-5-9729-1547-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- гребневая регрессия -- машинное обучение -- нейронная сеть
Аннотация: Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс по теоретической составляющей курса, для каждой рассмотренной модели машинного/глубокого обучения поставлена в соответствие её прикладная реализация. Для студентов, обучающихся по направлению подготовки «Искусственный интеллект». Может быть полезно специалистам в области искусственного интеллекта.
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
16.
More
Пылов, П. А.
Разработка интеллектуальных систем для обработки сигналов с датчиков давления : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 156 с. - ISBN 978-5-9729-1515-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
датчики давления -- интеллектуальные системы -- инфологическое моделирование -- обработка сигналов
Аннотация: Показана разработка собственных элементов датчиков давления, которые функционируют в неразрывной связи с программным обеспечением. Даны основы и способы разработки подобных систем, которые можно повторить самостоятельно. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
Пылов, П. А.
Разработка интеллектуальных систем для обработки сигналов с датчиков давления : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 156 с. - ISBN 978-5-9729-1515-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
датчики давления -- интеллектуальные системы -- инфологическое моделирование -- обработка сигналов
Аннотация: Показана разработка собственных элементов датчиков давления, которые функционируют в неразрывной связи с программным обеспечением. Даны основы и способы разработки подобных систем, которые можно повторить самостоятельно. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
17.
More
Протодьяконов, А. В.
Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python : учебное пособие / Протодьяконов А. В. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2022. - 392 с. - ISBN 978-5-9729-1006-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
data science -- python -- алгоритмы -- машинное обучение
Аннотация: Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня.
Доп.точки доступа:
Пылов, П. А.
Садовников, В. Е.
Протодьяконов, А. В.
Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python : учебное пособие / Протодьяконов А. В. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2022. - 392 с. - ISBN 978-5-9729-1006-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
data science -- python -- алгоритмы -- машинное обучение
Аннотация: Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня.
Доп.точки доступа:
Пылов, П. А.
Садовников, В. Е.
18.
More
Тополь, Э.
Искусственный интеллект в медицине: как умные технологии меняют подход к лечению / Тополь Э. - Москва : Альпина Паблишер, 2022. - 398 с. - ISBN 978-5-9614-2920-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
диагностика -- заболевания -- искусственный интеллект -- лечение -- медицина -- умные технологии
Аннотация: Мир медицины стремительно меняется: на помощь традиционным врачебным методам приходит искусственный интеллект. Как внедрение новых технологий отразится на современной диагностике и лечении? Как будут взаимодействовать врач и пациент, если обработку данных возьмут на себя машины? Смогут ли пациенты влиять на ход и методы лечения своих заболеваний? Какие перспективы открывает использование искусственного интеллекта перед мировым медицинским сообществом, какие блага и опасности оно в себе таит, какие цели преследует? На эти и многие другие важные вопросы подробно и понятно отвечает автор книги Эрик Тополь — врач, ученый, исследователь и всемирно известный эксперт в области применения искусственного интеллекта в медицине.
Доп.точки доступа:
Анваер, А. \пер.\
Гусева, А. \ред.\
Макариной, Л. \ред.\
Тополь, Э.
Искусственный интеллект в медицине: как умные технологии меняют подход к лечению / Тополь Э. - Москва : Альпина Паблишер, 2022. - 398 с. - ISBN 978-5-9614-2920-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
диагностика -- заболевания -- искусственный интеллект -- лечение -- медицина -- умные технологии
Аннотация: Мир медицины стремительно меняется: на помощь традиционным врачебным методам приходит искусственный интеллект. Как внедрение новых технологий отразится на современной диагностике и лечении? Как будут взаимодействовать врач и пациент, если обработку данных возьмут на себя машины? Смогут ли пациенты влиять на ход и методы лечения своих заболеваний? Какие перспективы открывает использование искусственного интеллекта перед мировым медицинским сообществом, какие блага и опасности оно в себе таит, какие цели преследует? На эти и многие другие важные вопросы подробно и понятно отвечает автор книги Эрик Тополь — врач, ученый, исследователь и всемирно известный эксперт в области применения искусственного интеллекта в медицине.
Доп.точки доступа:
Анваер, А. \пер.\
Гусева, А. \ред.\
Макариной, Л. \ред.\
19.
More
Маркус, Г.
Искусственный интеллект: перезагрузка: как создать машинный разум, которому действительно можно доверять / Маркус Г. - Москва : Альпина ПРО, 2022. - 300 с. - ISBN 978-5-907394-93-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
глубокое понимание -- доверие -- здравый смысл -- искусственный интеллект -- машинный разум -- продвижение
Аннотация: Несмотря на шумиху вокруг ИИ, создание интеллекта, равного человеческому или превышающего его, намного сложнее, чем мы думали. Гэри Маркус и Эрнест Дэвис, известные исследователи в области искусственного интеллекта, утверждают, что нам еще очень далеко до создания полностью автономных автомобилей или сверхразумных роботов. Дело в том, что подходы, принятые сейчас в сфере разработки ИИ, слишком узки для создания подлинного интеллекта. Реальный мир, напротив, чрезвычайно сложен и многообразен. Каким образом можно преодолеть этот разрыв? Какими будут последствия, когда мы это сделаем? Вдохновленные человеческим разумом, Маркус и Дэвис объясняют, что же нам нужно для продвижения ИИ на новый уровень. Если мы сосредоточимся на том, чтобы наделить машины здравым смыслом и глубоким пониманием, а не просто научить их собирать все более обширные коллекции данных, то сможем создать искусственный интеллект, которому действительно будем доверять то, что имеет для нас значение: наше здоровье, наши дома, комфорт наших близких и многое другое. Книга «Искусственный интеллект: перезагрузка» дает полную и яркую оценку современной науки в сфере ИИ и предлагает вдохновляющее видение того, как новое поколение искусственного интеллекта сможет сделать нашу жизнь лучше.
Доп.точки доступа:
Дэвис, Э.
Скворцов, В. \пер.\
Марченковой, А. \ред.\
Маркус, Г.
Искусственный интеллект: перезагрузка: как создать машинный разум, которому действительно можно доверять / Маркус Г. - Москва : Альпина ПРО, 2022. - 300 с. - ISBN 978-5-907394-93-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
глубокое понимание -- доверие -- здравый смысл -- искусственный интеллект -- машинный разум -- продвижение
Аннотация: Несмотря на шумиху вокруг ИИ, создание интеллекта, равного человеческому или превышающего его, намного сложнее, чем мы думали. Гэри Маркус и Эрнест Дэвис, известные исследователи в области искусственного интеллекта, утверждают, что нам еще очень далеко до создания полностью автономных автомобилей или сверхразумных роботов. Дело в том, что подходы, принятые сейчас в сфере разработки ИИ, слишком узки для создания подлинного интеллекта. Реальный мир, напротив, чрезвычайно сложен и многообразен. Каким образом можно преодолеть этот разрыв? Какими будут последствия, когда мы это сделаем? Вдохновленные человеческим разумом, Маркус и Дэвис объясняют, что же нам нужно для продвижения ИИ на новый уровень. Если мы сосредоточимся на том, чтобы наделить машины здравым смыслом и глубоким пониманием, а не просто научить их собирать все более обширные коллекции данных, то сможем создать искусственный интеллект, которому действительно будем доверять то, что имеет для нас значение: наше здоровье, наши дома, комфорт наших близких и многое другое. Книга «Искусственный интеллект: перезагрузка» дает полную и яркую оценку современной науки в сфере ИИ и предлагает вдохновляющее видение того, как новое поколение искусственного интеллекта сможет сделать нашу жизнь лучше.
Доп.точки доступа:
Дэвис, Э.
Скворцов, В. \пер.\
Марченковой, А. \ред.\
20.
More
Шумский, С.
Воспитание машин: новая история разума / Шумский С. - Москва : Альпина нон-фикшн, 2021. - 174 с. - ISBN 978-5-00139-458-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
воспитание -- искусственный интеллект -- искусственный разум -- машина -- технологическая эпоха -- цифровые технологии
Аннотация: Каковы социальные и экономические последствия развития машинного интеллекта и как изменится наша жизнь в ближайшие десятилетия? Отвечая на эти вопросы, известный российский специалист в области искусственного интеллекта Сергей Шумский использует исторический подход, отслеживая смену технологических эпох вплоть до сегодняшних дней. Появление машинного интеллекта знаменует начало перехода к новому укладу, новой цифровой экономике. Но эта революция, как и любая другая, чревата множеством рисков — от потери социальной стабильности в отдельных странах и на международной арене до экзистенциальных вызовов, связанных с утратой отдельными людьми и человечеством в целом контроля над собственной судьбой. Поэтому очень важно, чтобы искусственный разум максимально приближался к человеческому в отношении общественных инстинктов и гуманистических ценностей, а следовательно, настаивает автор, необходима надежная практическая программа по формированию человекоподобной искусственной психики и развитию новой науки машинного воспитания.
Доп.точки доступа:
Филоновича, С. \ред.\
Суворовой, П. \ред.\
Шумский, С.
Воспитание машин: новая история разума / Шумский С. - Москва : Альпина нон-фикшн, 2021. - 174 с. - ISBN 978-5-00139-458-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
воспитание -- искусственный интеллект -- искусственный разум -- машина -- технологическая эпоха -- цифровые технологии
Аннотация: Каковы социальные и экономические последствия развития машинного интеллекта и как изменится наша жизнь в ближайшие десятилетия? Отвечая на эти вопросы, известный российский специалист в области искусственного интеллекта Сергей Шумский использует исторический подход, отслеживая смену технологических эпох вплоть до сегодняшних дней. Появление машинного интеллекта знаменует начало перехода к новому укладу, новой цифровой экономике. Но эта революция, как и любая другая, чревата множеством рисков — от потери социальной стабильности в отдельных странах и на международной арене до экзистенциальных вызовов, связанных с утратой отдельными людьми и человечеством в целом контроля над собственной судьбой. Поэтому очень важно, чтобы искусственный разум максимально приближался к человеческому в отношении общественных инстинктов и гуманистических ценностей, а следовательно, настаивает автор, необходима надежная практическая программа по формированию человекоподобной искусственной психики и развитию новой науки машинного воспитания.
Доп.точки доступа:
Филоновича, С. \ред.\
Суворовой, П. \ред.\
Page 2, Results: 31