База данных: IPR SMART кітаптар
Беті 1, Нәтижелерін: 5
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Тюгашев, А. А.
Компьютерные средства искусственного интеллекта : учебное пособие / Тюгашев А. А. - Самара : Самарский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2020. - 270 с. - ISBN 978-5-7964-2293-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- компьютер -- машинное творчество -- нейронная сеть -- экспертная система
Аннотация: Отражены как логические, построенные на применении формальных систем, так и ориентированные на машинное обучение и искусственные нейронные сети подходы к созданию и эксплуатации современных средств искусственного интеллекта. Описаны методы представления и использования знаний. Приведены примеры интеллектуального анализа данных с применением отечественного пакета Deductor Studio. Затронуты исторические, философские и этические аспекты искусственного интеллекта. Материал предназначен для студентов бакалавриата и магистратуры направлений 09.03.01 и 09.03.04, а также для широкого круга читателей, интересующихся задачами и перспективами искусственного интеллекта.
Тюгашев, А. А.
Компьютерные средства искусственного интеллекта : учебное пособие / Тюгашев А. А. - Самара : Самарский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2020. - 270 с. - ISBN 978-5-7964-2293-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- компьютер -- машинное творчество -- нейронная сеть -- экспертная система
Аннотация: Отражены как логические, построенные на применении формальных систем, так и ориентированные на машинное обучение и искусственные нейронные сети подходы к созданию и эксплуатации современных средств искусственного интеллекта. Описаны методы представления и использования знаний. Приведены примеры интеллектуального анализа данных с применением отечественного пакета Deductor Studio. Затронуты исторические, философские и этические аспекты искусственного интеллекта. Материал предназначен для студентов бакалавриата и магистратуры направлений 09.03.01 и 09.03.04, а также для широкого круга читателей, интересующихся задачами и перспективами искусственного интеллекта.
2.
Подробнее
Пименов, В. И.
Информационный менеджмент : учебное пособие / Пименов В. И. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2019. - 143 с. - ISBN 978-5-7937-1630-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.050
Кл.слова (ненормированные):
аналитическая платформа -- информационная система -- информационный менеджмент -- предприятие -- производственный цикл -- экспертная система
Аннотация: Рассматриваются методы обработки информации, используемые для обеспечения процессов управления в организации. Приведены сведения об информационном обеспечении процессов управления в организации, информационных системах предприятий, поддерживающих производственный цикл и процесс принятия решений, моделях представления и методах извлечения знаний. Раскрываются навыки интеллектуального анализа данных с помощью аналитической платформы Deductor. Описаны процедуры, необходимые для подготовки, очистки и преобразования данных, разработки системы аналитической отчетности, построения поля знания предметной области, поиска ассоциативных правил, исследования зависимостей количественного показателя от набора входных факторов, построения скоринговых карт, автоматической классификации данных с использованием алгоритмов g-means и k-means, построения и анализа самоорганизующихся карт признаков, прогнозирования на основе моделей решающего дерева, нейронных сетей и временных рядов. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика», профиль которых определяется прикладной областью экономики.
Доп.точки доступа:
Пименов, И. В.
Пименов, В. И.
Информационный менеджмент : учебное пособие / Пименов В. И. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2019. - 143 с. - ISBN 978-5-7937-1630-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
аналитическая платформа -- информационная система -- информационный менеджмент -- предприятие -- производственный цикл -- экспертная система
Аннотация: Рассматриваются методы обработки информации, используемые для обеспечения процессов управления в организации. Приведены сведения об информационном обеспечении процессов управления в организации, информационных системах предприятий, поддерживающих производственный цикл и процесс принятия решений, моделях представления и методах извлечения знаний. Раскрываются навыки интеллектуального анализа данных с помощью аналитической платформы Deductor. Описаны процедуры, необходимые для подготовки, очистки и преобразования данных, разработки системы аналитической отчетности, построения поля знания предметной области, поиска ассоциативных правил, исследования зависимостей количественного показателя от набора входных факторов, построения скоринговых карт, автоматической классификации данных с использованием алгоритмов g-means и k-means, построения и анализа самоорганизующихся карт признаков, прогнозирования на основе моделей решающего дерева, нейронных сетей и временных рядов. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика», профиль которых определяется прикладной областью экономики.
Доп.точки доступа:
Пименов, И. В.
3.
Подробнее
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».
4.
Подробнее
Рыжков, А. П.
Основы теории и применения интеллектуальных методов анализа данных в информационных системах. В 2 частях. Ч.1 : учебное пособие / Рыжков А. П. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2023. - 80 с. - ISBN 978-5-8265-2549-4, 978-5-8265-2557-9 (ч.1) : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- информационные системы -- классификация -- регрессия
Аннотация: Рассмотрены базовые понятия интеллектуального анализа данных, основные методы обработки и анализа данных при решении задач классификации и регрессии. Освящены вопросы практического применения интеллектуальных методов анализа данных в информационных системах, дана характеристика используемых инструментальных средств, таких как Deductor Studio Academic и Loginom Community Edition, а также практические примеры использования указанных средств при решении задач классификации и регрессии. Предназначено для бакалавров направления подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», магистрантов направлений подготовки 09.04.02 «Информационные системы и технологии», 27.04.03 «Системный анализ и управление» очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Кулаков, Ю. В.
Рыжков, А. П.
Основы теории и применения интеллектуальных методов анализа данных в информационных системах. В 2 частях. Ч.1 : учебное пособие / Рыжков А. П. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2023. - 80 с. - ISBN 978-5-8265-2549-4, 978-5-8265-2557-9 (ч.1) : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- информационные системы -- классификация -- регрессия
Аннотация: Рассмотрены базовые понятия интеллектуального анализа данных, основные методы обработки и анализа данных при решении задач классификации и регрессии. Освящены вопросы практического применения интеллектуальных методов анализа данных в информационных системах, дана характеристика используемых инструментальных средств, таких как Deductor Studio Academic и Loginom Community Edition, а также практические примеры использования указанных средств при решении задач классификации и регрессии. Предназначено для бакалавров направления подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», магистрантов направлений подготовки 09.04.02 «Информационные системы и технологии», 27.04.03 «Системный анализ и управление» очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Кулаков, Ю. В.
5.
Подробнее
Пименов, В. И.
Методы бизнес-аналитики : учебное пособие / Пименов В. И. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2022. - 85 с. - ISBN 978-5-7937-2074-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.053
Кл.слова (ненормированные):
deductor -- анализ -- аналитическая отчетность -- бизнес-аналитика -- бизнес-процесс -- данные -- информационное обеспечение -- прикладная информатика
Аннотация: Предназначено для формирования у студентов профессиональной компетенции ПК-5 «Способность моделировать прикладные бизнес-процессы». Приведены сведения об информационном обеспечении процессов управления в организации, информационных системах предприятий, поддерживающих процесс принятия решений, моделях представления и методах извлечения знаний. Формируются навыки интеллектуального анализа данных с помощью аналитической платформы Deductor. Описаны процедуры, необходимые для подготовки, очистки и преобразования данных, разработки системы аналитической отчетности, построения поля знания предметной области, поиска ассоциативных правил, автоматической классификации данных с использованием алгоритмов g-means и k-means, построения и анализа самоорганизующихся карт признаков, прогнозирования на основе моделей решающего дерева и нейронных сетей. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика», профиль которых определяется прикладной областью экономики.
Пименов, В. И.
Методы бизнес-аналитики : учебное пособие / Пименов В. И. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2022. - 85 с. - ISBN 978-5-7937-2074-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
deductor -- анализ -- аналитическая отчетность -- бизнес-аналитика -- бизнес-процесс -- данные -- информационное обеспечение -- прикладная информатика
Аннотация: Предназначено для формирования у студентов профессиональной компетенции ПК-5 «Способность моделировать прикладные бизнес-процессы». Приведены сведения об информационном обеспечении процессов управления в организации, информационных системах предприятий, поддерживающих процесс принятия решений, моделях представления и методах извлечения знаний. Формируются навыки интеллектуального анализа данных с помощью аналитической платформы Deductor. Описаны процедуры, необходимые для подготовки, очистки и преобразования данных, разработки системы аналитической отчетности, построения поля знания предметной области, поиска ассоциативных правил, автоматической классификации данных с использованием алгоритмов g-means и k-means, построения и анализа самоорганизующихся карт признаков, прогнозирования на основе моделей решающего дерева и нейронных сетей. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика», профиль которых определяется прикладной областью экономики.
Беті 1, Нәтижелерін: 5