База данных: IPR SMART кітаптар
Беті 1, Нәтижелерін: 45
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Сысоев, Д. В.
Введение в теорию искусственного интеллекта : учебное пособие / Сысоев Д. В. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-1092-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- нейронная система -- нечеткая логика
Аннотация: В учебном пособии представлена классификация интеллектуальных нейронных систем. Рассмотрены современные подходы к моделированию нейронных сетей, применению нечеткой логики для решения задач прогнозирования, классификации, аппроксимации. Учебное пособие может быть использовано студентами, обучающимися по укрупненным группам направлений подготовки 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки» и 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», при изучении дисциплин «Интеллектуальные системы», «Нейронные сети», «Нечеткая логика», «Введение в искусственный интеллект», «Нейронные сети и их применение».
Доп.точки доступа:
Курипта, О. В.
Проскурин, Д. К.
Сысоев, Д. В.
Введение в теорию искусственного интеллекта : учебное пособие / Сысоев Д. В. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-1092-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- нейронная система -- нечеткая логика
Аннотация: В учебном пособии представлена классификация интеллектуальных нейронных систем. Рассмотрены современные подходы к моделированию нейронных сетей, применению нечеткой логики для решения задач прогнозирования, классификации, аппроксимации. Учебное пособие может быть использовано студентами, обучающимися по укрупненным группам направлений подготовки 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки» и 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», при изучении дисциплин «Интеллектуальные системы», «Нейронные сети», «Нечеткая логика», «Введение в искусственный интеллект», «Нейронные сети и их применение».
Доп.точки доступа:
Курипта, О. В.
Проскурин, Д. К.
2.
Подробнее
Павлова, А. И.
Искусственные нейронные сети : учебное пособие / Павлова А. И. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 190 с. - ISBN 978-5-4497-1165-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- базисная сеть -- искусственная сеть -- искусственный интеллект -- нейрон -- нейронная сеть
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены основные положения теории искусственных нейронных сетей (ИНС), приведены особенности функционирования биологических и искусственных нейронов, классификации искусственных нейронных сетей, методы и подходы к обучению ИНС. Изложены архитектура и принципы обучения многослойных, радиальных базисных сетей, а также самоорганизующиеся алгоритмы классификации данных, методы обучения ИНС для распознавания образов. Учебное пособие предназначено для бакалавров и магистров укрупненных групп направлений подготовки 01.00.00 «Математика и механика», 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки», 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплины «Искусственные нейронные сети», «Математические модели искусственного интеллекта», «Нейронные сети», «Теория и практика нейронных сетей» и другие аналогичные курсы.
Павлова, А. И.
Искусственные нейронные сети : учебное пособие / Павлова А. И. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 190 с. - ISBN 978-5-4497-1165-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- базисная сеть -- искусственная сеть -- искусственный интеллект -- нейрон -- нейронная сеть
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены основные положения теории искусственных нейронных сетей (ИНС), приведены особенности функционирования биологических и искусственных нейронов, классификации искусственных нейронных сетей, методы и подходы к обучению ИНС. Изложены архитектура и принципы обучения многослойных, радиальных базисных сетей, а также самоорганизующиеся алгоритмы классификации данных, методы обучения ИНС для распознавания образов. Учебное пособие предназначено для бакалавров и магистров укрупненных групп направлений подготовки 01.00.00 «Математика и механика», 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки», 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплины «Искусственные нейронные сети», «Математические модели искусственного интеллекта», «Нейронные сети», «Теория и практика нейронных сетей» и другие аналогичные курсы.
3.
Подробнее
Химченко, А. В.
Компьютерное моделирование технических систем : учебное пособие / Химченко А. В. - Саратов : Вузовское образование, 2021. - 165 с. - ISBN 978-5-4487-0794-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
simulink -- имитационное моделирование -- компьютерное моделирование -- моделирование системы -- нейронная сеть -- программный продукт -- техническая система
Аннотация: В учебном пособии рассматривается имитационное моделирование в среде Simulink с использованием инструмента Simscape Multibody релиза R2021a. Отдельное внимание уделено применению для моделирования простейших нейронных сетей с использованием Matlab. Целью издания является оказание помощи студентам в освоении компьютерного моделирования технических систем на примерах конкретного использования моделирования для решения практических задач. Целевой аудиторией издания являются студенты, для которых компьютерное моделирование является прикладной задачей. Это обусловливает выбор в качестве инструмента моделирования программных продуктов Mathworks Matlab и Simulink. Издание подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначено для студентов технических специальностей и направлений подготовки, связанных с автомобильным транспортом и дорожным хозяйством, изучающих дисциплины «Компьютерное моделирование», «Моделирование систем», «Моделирование», «Имитационное моделирование», а также другие аналогичные курсы.
Доп.точки доступа:
Мищенко, Н. И.
Химченко, А. В.
Компьютерное моделирование технических систем : учебное пособие / Химченко А. В. - Саратов : Вузовское образование, 2021. - 165 с. - ISBN 978-5-4487-0794-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
simulink -- имитационное моделирование -- компьютерное моделирование -- моделирование системы -- нейронная сеть -- программный продукт -- техническая система
Аннотация: В учебном пособии рассматривается имитационное моделирование в среде Simulink с использованием инструмента Simscape Multibody релиза R2021a. Отдельное внимание уделено применению для моделирования простейших нейронных сетей с использованием Matlab. Целью издания является оказание помощи студентам в освоении компьютерного моделирования технических систем на примерах конкретного использования моделирования для решения практических задач. Целевой аудиторией издания являются студенты, для которых компьютерное моделирование является прикладной задачей. Это обусловливает выбор в качестве инструмента моделирования программных продуктов Mathworks Matlab и Simulink. Издание подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначено для студентов технических специальностей и направлений подготовки, связанных с автомобильным транспортом и дорожным хозяйством, изучающих дисциплины «Компьютерное моделирование», «Моделирование систем», «Моделирование», «Имитационное моделирование», а также другие аналогичные курсы.
Доп.точки доступа:
Мищенко, Н. И.
4.
Подробнее
Баюк, О. В.
Нейроматематика : учебное пособие / Баюк О. В. - Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2021. - 96 с. - ISBN 978-5-9961-2762-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.182
Кл.слова (ненормированные):
аппроксимация -- вычислительная техника -- информатика -- кластеризация -- математика -- нейроматематика -- нейронная сеть -- экстраполяция
Аннотация: Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Нейроматематика» магистрантов всех форм обучения направления 09.04.01 – Информатика и вычислительная техника. Учебное пособие может быть использовано магистрантами и бакалаврами других направлений. В учебном пособии выполнен обзор основных тем по дисциплине «Нейроматематика», представлены рекомендации по изучению теоретического (лекционного) материала, приведены задания для практических, лабораторных или самостоятельных работ студентов и представлены контрольные вопросы по теме.
Баюк, О. В.
Нейроматематика : учебное пособие / Баюк О. В. - Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2021. - 96 с. - ISBN 978-5-9961-2762-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
аппроксимация -- вычислительная техника -- информатика -- кластеризация -- математика -- нейроматематика -- нейронная сеть -- экстраполяция
Аннотация: Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Нейроматематика» магистрантов всех форм обучения направления 09.04.01 – Информатика и вычислительная техника. Учебное пособие может быть использовано магистрантами и бакалаврами других направлений. В учебном пособии выполнен обзор основных тем по дисциплине «Нейроматематика», представлены рекомендации по изучению теоретического (лекционного) материала, приведены задания для практических, лабораторных или самостоятельных работ студентов и представлены контрольные вопросы по теме.
5.
Подробнее
Целых, А. Н.
Современные методы прикладной информатики в задачах анализа данных : учебное пособие по курсу «Методы интеллектуального анализа данных» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2021. - 130 с. - ISBN 978-5-9275-3783-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
анализ -- банк -- задача -- защита -- информационная безопасность -- кредит -- нейронная сеть -- прикладная информатика
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению актуальных проблем оценки рисков при рассмотрении кредитных заявок. В пособии была предложена структура и схема системы поддержки принятия решений в сфере банковского кредитования с применением модулей искусственного интеллекта, таких как нейронная сеть и нечеткая логика. Проанализирована инвестиционная привлекательность регионов РФ. Рассмотрены и модифицированы методы защиты от несанкционированного доступа, которые должны повысить надежность и информационную безопасность клиентов банковского сектора. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 10.03.01 Информационная безопасность по курсу «Методы интеллектуального анализа данных».
Доп.точки доступа:
Целых, А. А.
Котов, Э. М.
Целых, А. Н.
Современные методы прикладной информатики в задачах анализа данных : учебное пособие по курсу «Методы интеллектуального анализа данных» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2021. - 130 с. - ISBN 978-5-9275-3783-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ -- банк -- задача -- защита -- информационная безопасность -- кредит -- нейронная сеть -- прикладная информатика
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению актуальных проблем оценки рисков при рассмотрении кредитных заявок. В пособии была предложена структура и схема системы поддержки принятия решений в сфере банковского кредитования с применением модулей искусственного интеллекта, таких как нейронная сеть и нечеткая логика. Проанализирована инвестиционная привлекательность регионов РФ. Рассмотрены и модифицированы методы защиты от несанкционированного доступа, которые должны повысить надежность и информационную безопасность клиентов банковского сектора. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 10.03.01 Информационная безопасность по курсу «Методы интеллектуального анализа данных».
Доп.точки доступа:
Целых, А. А.
Котов, Э. М.
6.
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.
7.
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.
8.
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.
9.
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.
10.
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.
Беті 1, Нәтижелерін: 45