Choice of metadata IPR SMART
Page 1, Results: 20
Report on unfulfilled requests: 0
1.
Подробнее
Сурова, Н. Ю.
Искусственный интеллект : монография / Сурова Н. Ю. - Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2021. - 408 с. - ISBN 978-5-238-03513-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронные сети
Аннотация: В книге представлены как основы технологии искусственного интеллекта, включая работу с данными, машинное и глубокое обучение, нейронные сети, так и описания решений, сервисов и платформ с использованием технологии ИИ в мире и России. Отдельное внимание уделено законодательно-нормативным документам и технико-экономическим особенностям развития искусственного интеллекта в России и мире. Раскрыта динамика процессов развития решений с использованием технологии искусственного интеллекта. Даны прогнозы внедрения цифровых технологий в России на примере искусственного интеллекта, опираясь на реализацию Федерального проекта «Искусственный интеллект» 2021—2024 гг.
Доп.точки доступа:
Косов, М. Е.
Сурова, Н. Ю.
Искусственный интеллект : монография / Сурова Н. Ю. - Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2021. - 408 с. - ISBN 978-5-238-03513-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронные сети
Аннотация: В книге представлены как основы технологии искусственного интеллекта, включая работу с данными, машинное и глубокое обучение, нейронные сети, так и описания решений, сервисов и платформ с использованием технологии ИИ в мире и России. Отдельное внимание уделено законодательно-нормативным документам и технико-экономическим особенностям развития искусственного интеллекта в России и мире. Раскрыта динамика процессов развития решений с использованием технологии искусственного интеллекта. Даны прогнозы внедрения цифровых технологий в России на примере искусственного интеллекта, опираясь на реализацию Федерального проекта «Искусственный интеллект» 2021—2024 гг.
Доп.точки доступа:
Косов, М. Е.
2.
Подробнее
Обработка данных магниторазведки: обратные задачи и машинное обучение : учебное пособие / Киселев Д. С. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2021. - 76 с. - ISBN 978-5-7782-4556-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
линейные инверсии -- магниторазведка -- машинное обучение -- обратные задачи
Аннотация: В данном учебном пособии рассмотрены подходы к решению прямых и обратных задач магниторазведки. Рассмотрено решение линейных и нелинейных обратных задач магниторазведки, в том числе с использованием нейросетей. Пособие может быть рекомендовано как для самостоятельного изучения курса «Современные компьютерные технологии», так и для подготовки к выполнению практических заданий.
Доп.точки доступа:
Киселев, Д. С.
Гриф, А. М.
Персова, М. Г.
Соловейчик, Ю. Г.
Обработка данных магниторазведки: обратные задачи и машинное обучение : учебное пособие / Киселев Д. С. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2021. - 76 с. - ISBN 978-5-7782-4556-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
линейные инверсии -- магниторазведка -- машинное обучение -- обратные задачи
Аннотация: В данном учебном пособии рассмотрены подходы к решению прямых и обратных задач магниторазведки. Рассмотрено решение линейных и нелинейных обратных задач магниторазведки, в том числе с использованием нейросетей. Пособие может быть рекомендовано как для самостоятельного изучения курса «Современные компьютерные технологии», так и для подготовки к выполнению практических заданий.
Доп.точки доступа:
Киселев, Д. С.
Гриф, А. М.
Персова, М. Г.
Соловейчик, Ю. Г.
3.
Подробнее
Замятин, А. В.
Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / Замятин А. В. - Томск : Издательский Дом Томского государственного университета, 2020. - 194 с. - ISBN 978-5-94621-898-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
бизнес -- интеллектуальный анализ -- машинное обучение -- управленческая деятельность
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются вопросы, связанные с популярной сегодня областью машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Исследуются основные технологические тренды, наиболее активно использующие алгоритмы интеллектуальной обработки данных, – бизнес, медицина, управление, индустрия. Обсуждаются вопросы терминологии, основные методы анализа и интерпретации данных, методы и инструменты машинного обучения. Приведены вопросы для самопроверки. Для студентов университетов и вузов.
Замятин, А. В.
Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / Замятин А. В. - Томск : Издательский Дом Томского государственного университета, 2020. - 194 с. - ISBN 978-5-94621-898-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
бизнес -- интеллектуальный анализ -- машинное обучение -- управленческая деятельность
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются вопросы, связанные с популярной сегодня областью машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Исследуются основные технологические тренды, наиболее активно использующие алгоритмы интеллектуальной обработки данных, – бизнес, медицина, управление, индустрия. Обсуждаются вопросы терминологии, основные методы анализа и интерпретации данных, методы и инструменты машинного обучения. Приведены вопросы для самопроверки. Для студентов университетов и вузов.
4.
Подробнее
Пролубников, А. В.
Математические методы распознавания образов : учебное пособие / Пролубников А. В. - Омск : Издательство Омского государственного университета, 2020. - 110 с. - ISBN 978-5-7779-2461-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
информация -- математическая статистика -- математический метод -- машинное обучение -- нейронная сеть -- регрессионный анализ -- случайная величина
Аннотация: Рассматриваются наиболее популярные и широкие по своим приложениям подходы к решению задач распознавания образов и классификации. Включает задачи по рассматриваемым темам. Для студентов ИМИТ ОмГУ.
Пролубников, А. В.
Математические методы распознавания образов : учебное пособие / Пролубников А. В. - Омск : Издательство Омского государственного университета, 2020. - 110 с. - ISBN 978-5-7779-2461-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
информация -- математическая статистика -- математический метод -- машинное обучение -- нейронная сеть -- регрессионный анализ -- случайная величина
Аннотация: Рассматриваются наиболее популярные и широкие по своим приложениям подходы к решению задач распознавания образов и классификации. Включает задачи по рассматриваемым темам. Для студентов ИМИТ ОмГУ.
5.
Подробнее
Сопов, Е. А.
Многокритериальные нейроэволюционные системы в задачах машинного обучения и человеко-машинного взаимодействия : монография / Сопов Е. А. - Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2019. - 160 с. - ISBN 978-5-7638-3969-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- искусственный интеллект -- компьютер -- машинное обучение -- нейроэволюционная система -- эвм
Аннотация: Рассмотрены методы и модели машинного обучения для построения автоматизированных систем человеко-машинного взаимодействия. Предназначена для студентов, аспирантов и научных работников, интересующихся проблемами проектирования методов и моделей машинного и глубинного обучения.
Доп.точки доступа:
Иванов, И. А.
Сопов, Е. А.
Многокритериальные нейроэволюционные системы в задачах машинного обучения и человеко-машинного взаимодействия : монография / Сопов Е. А. - Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2019. - 160 с. - ISBN 978-5-7638-3969-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- искусственный интеллект -- компьютер -- машинное обучение -- нейроэволюционная система -- эвм
Аннотация: Рассмотрены методы и модели машинного обучения для построения автоматизированных систем человеко-машинного взаимодействия. Предназначена для студентов, аспирантов и научных работников, интересующихся проблемами проектирования методов и моделей машинного и глубинного обучения.
Доп.точки доступа:
Иванов, И. А.
6.
Подробнее
Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP : учебное пособие / Бовырин А. В. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Эр Медиа, 2019. - 515 с. - ISBN 978-5-4486-0520-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
библиотека ipp -- библиотека opencv -- компьютерное зрение -- машинное обучение -- мультимедийное приложение -- разработка приложения
Аннотация: Курс предусматривает ознакомление с основными задачами, моделями и методами создания мультимедийных приложений с акцентом на задачи компьютерного зрения и машинного обучения. Лекционная часть курса расширяет кругозор слушателей в части алгоритмов решения ряда ключевых задач предметной области, лабораторный практикум иллюстрирует теоретический материал, формирует навыки решения практических задач. Отличительной особенностью курса является ориентация на практическое применение. Для этого авторами подготовлены подробные текстовые описания не только лекционной части, но и лабораторных работ, иллюстрирующих применение библиотек OpenCV и IPP для решения задач компьютерного зрения. Материалы лабораторного практикума включают коды программ, процесс пошаговой разработки которых описан в методических указаниях.
Доп.точки доступа:
Бовырин, А. В.
Дружков, П. Н.
Ерухимов, В. Л.
Золотых, Н. Ю.
Кустикова, В. Д.
Лысенков, И. Д.
Мееров, И. Б.
Писаревский, В. Н.
Половинкин, А. Н.
Сысоев, А. В.
Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP : учебное пособие / Бовырин А. В. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Эр Медиа, 2019. - 515 с. - ISBN 978-5-4486-0520-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
библиотека ipp -- библиотека opencv -- компьютерное зрение -- машинное обучение -- мультимедийное приложение -- разработка приложения
Аннотация: Курс предусматривает ознакомление с основными задачами, моделями и методами создания мультимедийных приложений с акцентом на задачи компьютерного зрения и машинного обучения. Лекционная часть курса расширяет кругозор слушателей в части алгоритмов решения ряда ключевых задач предметной области, лабораторный практикум иллюстрирует теоретический материал, формирует навыки решения практических задач. Отличительной особенностью курса является ориентация на практическое применение. Для этого авторами подготовлены подробные текстовые описания не только лекционной части, но и лабораторных работ, иллюстрирующих применение библиотек OpenCV и IPP для решения задач компьютерного зрения. Материалы лабораторного практикума включают коды программ, процесс пошаговой разработки которых описан в методических указаниях.
Доп.точки доступа:
Бовырин, А. В.
Дружков, П. Н.
Ерухимов, В. Л.
Золотых, Н. Ю.
Кустикова, В. Д.
Лысенков, И. Д.
Мееров, И. Б.
Писаревский, В. Н.
Половинкин, А. Н.
Сысоев, А. В.
7.
Подробнее
Кадырова, Г. Р.
Интеллектуальные системы : учебное пособие / Кадырова Г. Р. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-1745-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронная сеть -- экспертная система
Аннотация: В пособии рассматриваются основные понятия, касающиеся теории искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальных систем (ИС). Типичными примерами интеллектуальных систем являются экспертные системы и искусственные нейронные сети. Большое внимание уделяется общим вопросам построения экспертных систем, их архитектуре, режимам работы, этапам разработки. Рассматривается взаимосвязь таких понятий, как ИИ, машинное обучение и искусственные нейронные сети. Рассматриваются принципы построения искусственных нейронных сетей и перспективы их применения. Учебное пособие предназначено для студентов дневной формы обучения, обучающихся по направлению «Прикладная математика», при подготовке к занятиям по курсам «Интеллектуальные системы» и «Методы искусственного интеллекта», а также для самостоятельного изучения теории интеллектуальных систем. Пособие подготовлено на кафедре «Прикладная математика и информатика».
Кадырова, Г. Р.
Интеллектуальные системы : учебное пособие / Кадырова Г. Р. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-1745-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронная сеть -- экспертная система
Аннотация: В пособии рассматриваются основные понятия, касающиеся теории искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальных систем (ИС). Типичными примерами интеллектуальных систем являются экспертные системы и искусственные нейронные сети. Большое внимание уделяется общим вопросам построения экспертных систем, их архитектуре, режимам работы, этапам разработки. Рассматривается взаимосвязь таких понятий, как ИИ, машинное обучение и искусственные нейронные сети. Рассматриваются принципы построения искусственных нейронных сетей и перспективы их применения. Учебное пособие предназначено для студентов дневной формы обучения, обучающихся по направлению «Прикладная математика», при подготовке к занятиям по курсам «Интеллектуальные системы» и «Методы искусственного интеллекта», а также для самостоятельного изучения теории интеллектуальных систем. Пособие подготовлено на кафедре «Прикладная математика и информатика».
8.
Подробнее
Теория и практика машинного обучения : учебное пособие / Воронина В. В. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 291 с. - ISBN 978-5-9795-1712-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- генетический алгоритм -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронная сеть -- приложение
Аннотация: Учебное пособие рассматривает вопросы, связанные с анализом данных: модели, алгоритмы, методы и их реализацию на языке Python. Особое внимание уделено анализу временных рядов. Книга предназначена для студентов группы направлений 09, а также для студентов других групп направлений, изучающих дисциплины, связанные с разработкой приложений в области анализа данных, в том числе TimeSeriesDataMinig и DataMining.
Доп.точки доступа:
Воронина, В. В.
Михеев, А. В.
Ярушкина, Н. Г.
Святов, К. В.
Теория и практика машинного обучения : учебное пособие / Воронина В. В. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 291 с. - ISBN 978-5-9795-1712-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- генетический алгоритм -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронная сеть -- приложение
Аннотация: Учебное пособие рассматривает вопросы, связанные с анализом данных: модели, алгоритмы, методы и их реализацию на языке Python. Особое внимание уделено анализу временных рядов. Книга предназначена для студентов группы направлений 09, а также для студентов других групп направлений, изучающих дисциплины, связанные с разработкой приложений в области анализа данных, в том числе TimeSeriesDataMinig и DataMining.
Доп.точки доступа:
Воронина, В. В.
Михеев, А. В.
Ярушкина, Н. Г.
Святов, К. В.
9.
Подробнее
Кухаренко, Б. Г.
Интеллектуальные системы и технологии : учебное пособие / Кухаренко Б. Г. - Москва : Московская государственная академия водного транспорта, 2015. - 116 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
matlab -- интеллектуальная система -- машинное обучение -- статистический метод
Аннотация: Учебное пособие «Интеллектуальные системы и технологии» предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 230400.62 «Информационные системы и технологии». Содержание учебного материала соответствует федеральному государственному образовательному стандарту высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) к минимуму содержания и уровню подготовки выпускников (бакалавров) по указанному направлению подготовки. В учебном пособии рассматриваются статистические методы интеллектуального анализа данных (Data Mining). Методы обучения статистических моделей с преподавателем и без него демонстрируются на классических примерах статистических данных с использованием программ, написанных в среде Matlab. Это обеспечивает научный и методический уровень материала. Приведенные примеры представляют собой задания для лабораторных работ, закрепляющих изучение представленного в пособии теоретического материала. Учебное пособие содержит большое количество примеров, поясняющих излагаемый теоретический материал и результаты обучения статистических моделей на классических примерах статистических данных. Учебное пособие рекомендуется к использованию в учебном процессе по направлению «Информационные системы и технологии».
Кухаренко, Б. Г.
Интеллектуальные системы и технологии : учебное пособие / Кухаренко Б. Г. - Москва : Московская государственная академия водного транспорта, 2015. - 116 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
matlab -- интеллектуальная система -- машинное обучение -- статистический метод
Аннотация: Учебное пособие «Интеллектуальные системы и технологии» предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 230400.62 «Информационные системы и технологии». Содержание учебного материала соответствует федеральному государственному образовательному стандарту высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) к минимуму содержания и уровню подготовки выпускников (бакалавров) по указанному направлению подготовки. В учебном пособии рассматриваются статистические методы интеллектуального анализа данных (Data Mining). Методы обучения статистических моделей с преподавателем и без него демонстрируются на классических примерах статистических данных с использованием программ, написанных в среде Matlab. Это обеспечивает научный и методический уровень материала. Приведенные примеры представляют собой задания для лабораторных работ, закрепляющих изучение представленного в пособии теоретического материала. Учебное пособие содержит большое количество примеров, поясняющих излагаемый теоретический материал и результаты обучения статистических моделей на классических примерах статистических данных. Учебное пособие рекомендуется к использованию в учебном процессе по направлению «Информационные системы и технологии».
10.
Подробнее
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.
Page 1, Results: 20