База данных: IPR SMART кітаптар
Беті 2, Нәтижелерін: 95
Отмеченные записи: 0
11.
Подробнее
Архитектуры и топологии многопроцессорных вычислительных систем : учебник / Богданов А. В. - Москва, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 135 с. - ISBN 978-5-4497-0322-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
pvp-архитектура -- высокопроизводительный процессор -- вычислительная система -- гибридная архитектура -- кластер -- многопроцессорная вс -- нейронный процессор -- обработка данных -- параллельная обработка -- топология вс
Аннотация: Учебник дает общие сведения о многопроцессорных вычислительных системах, включая их назначение, область применения, оценку производительности, описание компонент и основных архитектур. Приводятся примеры систем различных производителей. Большое внимание уделено рассмотрению кластерных вычислительных систем, а также вычислительным системам ведущих мировых и отечественных производителей. Учебник предназначен для обучения студентов и аспирантов высших технических учебных заведений, а также для повышения квалификации специалистов, связанных в своей деятельности с направлением «Прикладная математика и информатика».
Доп.точки доступа:
Богданов, А. В.
Корхов, В. В.
Мареев, В. В.
Станкова, Е. Н.
Архитектуры и топологии многопроцессорных вычислительных систем : учебник / Богданов А. В. - Москва, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 135 с. - ISBN 978-5-4497-0322-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
pvp-архитектура -- высокопроизводительный процессор -- вычислительная система -- гибридная архитектура -- кластер -- многопроцессорная вс -- нейронный процессор -- обработка данных -- параллельная обработка -- топология вс
Аннотация: Учебник дает общие сведения о многопроцессорных вычислительных системах, включая их назначение, область применения, оценку производительности, описание компонент и основных архитектур. Приводятся примеры систем различных производителей. Большое внимание уделено рассмотрению кластерных вычислительных систем, а также вычислительным системам ведущих мировых и отечественных производителей. Учебник предназначен для обучения студентов и аспирантов высших технических учебных заведений, а также для повышения квалификации специалистов, связанных в своей деятельности с направлением «Прикладная математика и информатика».
Доп.точки доступа:
Богданов, А. В.
Корхов, В. В.
Мареев, В. В.
Станкова, Е. Н.
12.
Подробнее
Барский, А. Б.
Введение в нейронные сети : учебное пособие / Барский А. Б. - Москва, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 357 с. - ISBN 978-5-4497-0309-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
логическая сеть -- логическое программирование -- математическая логика -- нейронная сеть -- нейросетевая модель -- нейросетевая технология -- принятие решения -- распознавание объекта -- трехмерное моделирование -- язык пролог
Аннотация: Главной целью данного учебного пособия является демонстрация и внедрение универсального подхода, способного вывести проблему нейронных сетей с уровня частного применения на уровень массового использования практически во всех областях знаний, где требуется логически обосновать принимаемое решение. Утверждается, что самый простой подход к построению нейронных сетей на основе реализуемой нейроном «нечёткой» логики (логических нейронных сетей), продиктован практикой ясного мышления человека. Этот подход приводит к построению всего лишь однослойных нейронных сетей с простейшей функцией активации нейрона, при необходимости дополненных обратными связями. На основе положений математической логики событий исследуются нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга. Эти механизмы реализуют операции вывода по «нечеткой» логике в составе систем искусственного интеллекта — распознавания, управления и принятия решений — во всех областях человеческой деятельности. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и развитию обученных нейронных сетей «под задачу», а также трассировку — обучение при заданной структуре сети.
Барский, А. Б.
Введение в нейронные сети : учебное пособие / Барский А. Б. - Москва, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 357 с. - ISBN 978-5-4497-0309-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
логическая сеть -- логическое программирование -- математическая логика -- нейронная сеть -- нейросетевая модель -- нейросетевая технология -- принятие решения -- распознавание объекта -- трехмерное моделирование -- язык пролог
Аннотация: Главной целью данного учебного пособия является демонстрация и внедрение универсального подхода, способного вывести проблему нейронных сетей с уровня частного применения на уровень массового использования практически во всех областях знаний, где требуется логически обосновать принимаемое решение. Утверждается, что самый простой подход к построению нейронных сетей на основе реализуемой нейроном «нечёткой» логики (логических нейронных сетей), продиктован практикой ясного мышления человека. Этот подход приводит к построению всего лишь однослойных нейронных сетей с простейшей функцией активации нейрона, при необходимости дополненных обратными связями. На основе положений математической логики событий исследуются нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга. Эти механизмы реализуют операции вывода по «нечеткой» логике в составе систем искусственного интеллекта — распознавания, управления и принятия решений — во всех областях человеческой деятельности. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и развитию обученных нейронных сетей «под задачу», а также трассировку — обучение при заданной структуре сети.
13.
Подробнее
Афонин, В. Л.
Интеллектуальные робототехнические системы : учебное пособие / Афонин В. Л. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 221 с. - ISBN 978-5-4497-0659-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- машинный перевод -- нейронная сеть -- распознавание изображения -- робот-станок -- робототехническая система -- система управления -- технологическое оборудование -- экспертная система
Аннотация: Учебное пособие посвящено основам теории и методологии создания интеллектуальных систем и робототехнических комплексов. Даются примеры создания интеллектуальных систем и решения робототехнических задач; излагаются основы теории интеллектуальных систем: представление знаний, методы поиска решений. Приводятся методология и примеры создания экспертных систем. Рассматриваются основы теории распознавания изображений и системы распознавания изображений, общение с ЭВМ на естественном языке и системы речевого общения. Излагаются основы теории решения робототехнических задач, включая элементы искусственного интеллекта при выполнении технологических операций. Предназначено для студентов и специалистов, занимающихся исследованиями в области интеллектуальной робототехники.
Доп.точки доступа:
Макушкин, В. А.
Афонин, В. Л.
Интеллектуальные робототехнические системы : учебное пособие / Афонин В. Л. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 221 с. - ISBN 978-5-4497-0659-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- машинный перевод -- нейронная сеть -- распознавание изображения -- робот-станок -- робототехническая система -- система управления -- технологическое оборудование -- экспертная система
Аннотация: Учебное пособие посвящено основам теории и методологии создания интеллектуальных систем и робототехнических комплексов. Даются примеры создания интеллектуальных систем и решения робототехнических задач; излагаются основы теории интеллектуальных систем: представление знаний, методы поиска решений. Приводятся методология и примеры создания экспертных систем. Рассматриваются основы теории распознавания изображений и системы распознавания изображений, общение с ЭВМ на естественном языке и системы речевого общения. Излагаются основы теории решения робототехнических задач, включая элементы искусственного интеллекта при выполнении технологических операций. Предназначено для студентов и специалистов, занимающихся исследованиями в области интеллектуальной робототехники.
Доп.точки доступа:
Макушкин, В. А.
14.
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.
15.
Подробнее
Барский, А. Б.
Логические нейронные сети : учебное пособие / Барский А. Б. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 491 с. - ISBN 978-5-4497-0661-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- логическая сеть -- логическое программирование -- математическая логика -- нейронная сеть -- нейросетевая технология -- самообучающаяся система -- система управления -- структура нейросети
Аннотация: В учебном пособии на основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей, созданных «под задачу», простые методы обучения-трассировки, методы преобразования описаний систем принятия решений для повышения достоверности выводов. Рассматривается возможность применения логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, а также в различных системах экономики, транспорта, безопасности, защиты информации, при решении задач интеллектуального отображения, в бизнесе туризма и развлечений, при политическом и социальном прогнозировании и в других задачах науки и искусства.
Барский, А. Б.
Логические нейронные сети : учебное пособие / Барский А. Б. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 491 с. - ISBN 978-5-4497-0661-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- логическая сеть -- логическое программирование -- математическая логика -- нейронная сеть -- нейросетевая технология -- самообучающаяся система -- система управления -- структура нейросети
Аннотация: В учебном пособии на основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей, созданных «под задачу», простые методы обучения-трассировки, методы преобразования описаний систем принятия решений для повышения достоверности выводов. Рассматривается возможность применения логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, а также в различных системах экономики, транспорта, безопасности, защиты информации, при решении задач интеллектуального отображения, в бизнесе туризма и развлечений, при политическом и социальном прогнозировании и в других задачах науки и искусства.
16.
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.
17.
Подробнее
Игнатьев, В. В.
Методы управления техническими объектами с помощью интеллектуальных регуляторов на основе самоорганизации баз знаний : монография / Игнатьев В. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2020. - 142 с. - ISBN 978-5-9275-3562-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
автоматизированная система -- интеллектуальный регулятор -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- нечеткий регулятор -- технический объект
Аннотация: Монография посвящается памяти моего учителя, доктора технических наук, профессора Финаева Валерия Ивановича. Представленные в монографии научные результаты были получены автором при обучении в докторантуре Южного федерального университета под его научным руководством. В монографии предложены методы управления техническими объектами с помощью интеллектуальных регуляторов. Представлены модели гибридного управления техническим объектом с разработанными системами адаптивного поведения на основе нейронечеткого вывода. В представленных моделях применяются интеллектуальные регуляторы на основе самоорганизации базы знаний без привлечения эксперта, позволяющие обеспечить эффективное робастное управление объектом, функционирующим в непредвиденных внешних ситуациях, а также при изменении его параметров, используя объективные знания о его динамическом поведении. Разработаны методы оптимизации процедуры синтеза нечетких регуляторов.
Игнатьев, В. В.
Методы управления техническими объектами с помощью интеллектуальных регуляторов на основе самоорганизации баз знаний : монография / Игнатьев В. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2020. - 142 с. - ISBN 978-5-9275-3562-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
автоматизированная система -- интеллектуальный регулятор -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- нечеткий регулятор -- технический объект
Аннотация: Монография посвящается памяти моего учителя, доктора технических наук, профессора Финаева Валерия Ивановича. Представленные в монографии научные результаты были получены автором при обучении в докторантуре Южного федерального университета под его научным руководством. В монографии предложены методы управления техническими объектами с помощью интеллектуальных регуляторов. Представлены модели гибридного управления техническим объектом с разработанными системами адаптивного поведения на основе нейронечеткого вывода. В представленных моделях применяются интеллектуальные регуляторы на основе самоорганизации базы знаний без привлечения эксперта, позволяющие обеспечить эффективное робастное управление объектом, функционирующим в непредвиденных внешних ситуациях, а также при изменении его параметров, используя объективные знания о его динамическом поведении. Разработаны методы оптимизации процедуры синтеза нечетких регуляторов.
18.
Подробнее
Шамис, А. Л.
Модели поведения, восприятия и мышления : учебное пособие / Шамис А. Л. - Москва, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 276 с. - ISBN 978-5-4497-0331-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
бионика -- виталика -- искусственный интеллект -- кибернетика -- моделирование восприятия -- моделирование мышления -- модель поведения -- нейронная сеть -- распознавание образа -- синергетика -- формальная модель
Аннотация: В учебном пособии с общих позиций рассматривается широкий круг вопросов, касающихся проблем моделирования поведения, восприятия и мышления. Наряду с общими вопросами рассматриваются модели целенаправленного поведения, восприятия с «пониманием» и активных нейронных механизмов мозга, а также качественные модели репродуктивного и творческого мышления. В основе этих моделей лежит принцип «устойчивого неравновесия», принцип maxT и системные принципы целостности, целенаправленности и активности. Описывается также применение принципов целостности, целенаправленности и активности в системах распознавания рукописных текстов Графит, FineReader-рукопись и FormReader.
Шамис, А. Л.
Модели поведения, восприятия и мышления : учебное пособие / Шамис А. Л. - Москва, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 276 с. - ISBN 978-5-4497-0331-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
бионика -- виталика -- искусственный интеллект -- кибернетика -- моделирование восприятия -- моделирование мышления -- модель поведения -- нейронная сеть -- распознавание образа -- синергетика -- формальная модель
Аннотация: В учебном пособии с общих позиций рассматривается широкий круг вопросов, касающихся проблем моделирования поведения, восприятия и мышления. Наряду с общими вопросами рассматриваются модели целенаправленного поведения, восприятия с «пониманием» и активных нейронных механизмов мозга, а также качественные модели репродуктивного и творческого мышления. В основе этих моделей лежит принцип «устойчивого неравновесия», принцип maxT и системные принципы целостности, целенаправленности и активности. Описывается также применение принципов целостности, целенаправленности и активности в системах распознавания рукописных текстов Графит, FineReader-рукопись и FormReader.
19.
Подробнее
Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие / Тарков М. С. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-0664-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейрон маккаллока-питса -- нейронная сеть -- нейрон хебба -- паде-нейрон -- простой персептрон -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей. Искусственные нейронные сети реализуют одну из парадигм искусственного интеллекта, а именно, коннекционистскую. Это означает, что преобразование, выполняемое сетью, определяется значениями весовых коэффициентов и топологией межнейронных соединений. Вместо программирования в традиционных вычислительных системах здесь используется обучение сети, которое сводится к настройке весовых коэффициентов с целью оптимизации заданного критерия качества функционирования сети. Нейронные сети хорошо решают те задачи, которые с трудом поддаются алгоритмизации: распознавание образов, реализация ассоциативной памяти, комбинаторная оптимизация.
Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие / Тарков М. С. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-0664-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейрон маккаллока-питса -- нейронная сеть -- нейрон хебба -- паде-нейрон -- простой персептрон -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей. Искусственные нейронные сети реализуют одну из парадигм искусственного интеллекта, а именно, коннекционистскую. Это означает, что преобразование, выполняемое сетью, определяется значениями весовых коэффициентов и топологией межнейронных соединений. Вместо программирования в традиционных вычислительных системах здесь используется обучение сети, которое сводится к настройке весовых коэффициентов с целью оптимизации заданного критерия качества функционирования сети. Нейронные сети хорошо решают те задачи, которые с трудом поддаются алгоритмизации: распознавание образов, реализация ассоциативной памяти, комбинаторная оптимизация.
20.
Подробнее
Яхъяева, Г. Э.
Нечеткие множества и нейронные сети : учебное пособие / Яхъяева Г. Э. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 315 с. - ISBN 978-5-4497-0665-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.12
Кл.слова (ненормированные):
когнитрон -- машина больцмана -- метод уидроу-хоффа -- метод хэбба -- нейронная сеть -- неокогнитрон -- нечеткое множество -- обучение коши -- обучение персептрона -- сеть хопфилда
Аннотация: Двумя популярными направлениями Artificial Intelligence являются теория нечетких множеств (fuzzy sets) и теория нейронных сетей (neuron nets). Данное учебное пособие является систематизированным вводным курсом в эти два направления. Издание ориентировано на студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки и специальностям в области информационных технологий.
Яхъяева, Г. Э.
Нечеткие множества и нейронные сети : учебное пособие / Яхъяева Г. Э. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 315 с. - ISBN 978-5-4497-0665-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
когнитрон -- машина больцмана -- метод уидроу-хоффа -- метод хэбба -- нейронная сеть -- неокогнитрон -- нечеткое множество -- обучение коши -- обучение персептрона -- сеть хопфилда
Аннотация: Двумя популярными направлениями Artificial Intelligence являются теория нечетких множеств (fuzzy sets) и теория нейронных сетей (neuron nets). Данное учебное пособие является систематизированным вводным курсом в эти два направления. Издание ориентировано на студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки и специальностям в области информационных технологий.
Беті 2, Нәтижелерін: 95