База данных: Каталог ЭБС IPR SMART
Страница 2, Результатов: 23
Отмеченные записи: 0
11.
Подробнее
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.
12.
Подробнее
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.
13.
Подробнее
Целых, А. Н.
Извлечение знаний методами машинного обучения : учебное пособие по курсам «Модели и методы инженерии знаний», «Методы машинного обучения» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 105 с. - ISBN 978-5-9275-4215-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
большие данные -- выборка -- знания -- информатика -- информация -- машинное обучение -- прогностический метод
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к извлечению информации из текстов, рассмотрению и систематизации прогностических методов и моделей в маркетинге и интернет-рекламе, на основе выборки больших данных. В данном пособии рассмотрено применение машинного обучения при построении рекомендательных систем. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям 10.03.01 «Информационная безопасность» (направленность программы: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Модели и методы инженерии знаний» и 09.04.03 «Прикладная информатика» (направленность программы: «Машинное обучение и технологии больших данных») по курсу «Методы машинного обучения».
Доп.точки доступа:
Котов, Э. М.
Целых, А. Н.
Извлечение знаний методами машинного обучения : учебное пособие по курсам «Модели и методы инженерии знаний», «Методы машинного обучения» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 105 с. - ISBN 978-5-9275-4215-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
большие данные -- выборка -- знания -- информатика -- информация -- машинное обучение -- прогностический метод
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к извлечению информации из текстов, рассмотрению и систематизации прогностических методов и моделей в маркетинге и интернет-рекламе, на основе выборки больших данных. В данном пособии рассмотрено применение машинного обучения при построении рекомендательных систем. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям 10.03.01 «Информационная безопасность» (направленность программы: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Модели и методы инженерии знаний» и 09.04.03 «Прикладная информатика» (направленность программы: «Машинное обучение и технологии больших данных») по курсу «Методы машинного обучения».
Доп.точки доступа:
Котов, Э. М.
14.
Подробнее
Запечников, С. В.
Основы интеллектуального анализа данных и машинного обучения: конспект лекций : учебное пособие / Запечников С. В. - Москва : Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», 2022. - 136 с. - ISBN 978-5-7262-2856-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
аномалия -- данные -- интеллектуальный анализ -- кластеризация -- машинное обучение -- шаблон
Аннотация: Представлен лекционный материал, посвященный относительно простым, но самым распространенным методам решения основных задач интеллектуального анализа данных и машинного обучения: поиску шаблонов и ассоциативных правил, кластеризации, обнаружению аномалий, классификации, восстановлению регрессии. Рассматриваются некоторые необходимые общетеоретические вопросы. Доступный, но строгий с научной точки зрения язык изложения, а также большое количество наглядных материалов позволят слушателям освоить теоретические и прикладные основы интеллектуального анализа данных, а также простые методы машинного обучения. Предназначено для студентов, изучающих компьютерные науки, информационные технологии и информационную безопасность, а также для лиц, самостоятельно изучающих основы интеллектуального анализа данных и машинного обучения, слушателей курсов повышения квалификации, преподавателей вузов.
Запечников, С. В.
Основы интеллектуального анализа данных и машинного обучения: конспект лекций : учебное пособие / Запечников С. В. - Москва : Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», 2022. - 136 с. - ISBN 978-5-7262-2856-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
аномалия -- данные -- интеллектуальный анализ -- кластеризация -- машинное обучение -- шаблон
Аннотация: Представлен лекционный материал, посвященный относительно простым, но самым распространенным методам решения основных задач интеллектуального анализа данных и машинного обучения: поиску шаблонов и ассоциативных правил, кластеризации, обнаружению аномалий, классификации, восстановлению регрессии. Рассматриваются некоторые необходимые общетеоретические вопросы. Доступный, но строгий с научной точки зрения язык изложения, а также большое количество наглядных материалов позволят слушателям освоить теоретические и прикладные основы интеллектуального анализа данных, а также простые методы машинного обучения. Предназначено для студентов, изучающих компьютерные науки, информационные технологии и информационную безопасность, а также для лиц, самостоятельно изучающих основы интеллектуального анализа данных и машинного обучения, слушателей курсов повышения квалификации, преподавателей вузов.
15.
Подробнее
Целых, А. Н.
Принятие решений на основе методов машинного обучения : учебное пособие по курсам «Модели и методы инженерии знаний», «Методы анализа больших данных» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 113 с. - ISBN 978-5-9275-4246-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
бд -- большие данные -- диагноз -- машинное обучение -- медицина -- первая помощь -- принятие решений -- самодиагностика
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению подходов к разработке экспертной системы принятия решений для медицинских целей, с использованием больших данных для формирования требований к системе самодиагностики и оказания первой помощи. Практический аспект включает проектирование структуры БД диагнозов и разработку алгоритмы взаимодействия с ней, а так же разработку прототипа интерфейса администратора системы. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 10.05.04 Информационно-аналитические системы безопасности (специализация: «Автоматизация информационно-аналитической деятельности») по курсу «Математические методы анализа больших данных» и направлению 10.03.01 Информационная безопасность (направленность: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Модели и методы инженерии знаний».
Доп.точки доступа:
Драгныш, Н. В.
Котов, Э. М.
Целых, А. Н.
Принятие решений на основе методов машинного обучения : учебное пособие по курсам «Модели и методы инженерии знаний», «Методы анализа больших данных» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 113 с. - ISBN 978-5-9275-4246-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
бд -- большие данные -- диагноз -- машинное обучение -- медицина -- первая помощь -- принятие решений -- самодиагностика
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению подходов к разработке экспертной системы принятия решений для медицинских целей, с использованием больших данных для формирования требований к системе самодиагностики и оказания первой помощи. Практический аспект включает проектирование структуры БД диагнозов и разработку алгоритмы взаимодействия с ней, а так же разработку прототипа интерфейса администратора системы. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 10.05.04 Информационно-аналитические системы безопасности (специализация: «Автоматизация информационно-аналитической деятельности») по курсу «Математические методы анализа больших данных» и направлению 10.03.01 Информационная безопасность (направленность: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Модели и методы инженерии знаний».
Доп.точки доступа:
Драгныш, Н. В.
Котов, Э. М.
16.
Подробнее
Целых, А. Н.
Выявление инцидентов информационной безопасности и мошеннических транзакций методами машинного обучения : учебное пособие / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2023. - 116 с. - ISBN 978-5-9275-4515-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
информационная безопасность -- инцидент -- машинное обучение -- мошеннические транзакции
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению подходов по применению методов обработки естественного языка sentiment analysis для обнаружения угроз информационной безопасности в сети интернет, а также выявлению мошеннических транзакций с помощью методов машинного обучения. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 10.05.04 − Информационно-аналитические системы безопасности (специализация: «Автоматизация информационно-аналитической деятельности») по курсу «Математические методы анализа больших данных» и направлению 10.03.01 − Информационная безопасность (направленность: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Модели и методы инженерии знаний».
Доп.точки доступа:
Котов, Э. М.
Целых, А. Н.
Выявление инцидентов информационной безопасности и мошеннических транзакций методами машинного обучения : учебное пособие / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2023. - 116 с. - ISBN 978-5-9275-4515-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
информационная безопасность -- инцидент -- машинное обучение -- мошеннические транзакции
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению подходов по применению методов обработки естественного языка sentiment analysis для обнаружения угроз информационной безопасности в сети интернет, а также выявлению мошеннических транзакций с помощью методов машинного обучения. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 10.05.04 − Информационно-аналитические системы безопасности (специализация: «Автоматизация информационно-аналитической деятельности») по курсу «Математические методы анализа больших данных» и направлению 10.03.01 − Информационная безопасность (направленность: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Модели и методы инженерии знаний».
Доп.точки доступа:
Котов, Э. М.
17.
Подробнее
Пименов, В. И.
Системы искусственного интеллекта. Инструменты разработки. Экспертные системы : учебное пособие / Пименов В. И. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2023. - 56 с. - ISBN 978-5-7937-2236-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
eswin -- python -- scikit-learn -- данные -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- прикладная информатика -- разработка -- экспертная система
Аннотация: Учебное пособие разработано в соответствии с программой и учебным планом дисциплины «Системы искусственного интеллекта» для студентов вузов, обучающихся по направлению подготовки 09.03.03 – Прикладная информатика в экономике (бакалавр). В учебном пособии представлен теоретический и практико-ориентированный материал по темам, связанным с экспертными системами и машинному обучению. Особое внимание уделено примерам решения практических прикладных задач с использованием современных интеллектуальных инструментов обработки данных (Python, Scikit-Learn, ESWin). Предназначено для подготовки бакалавров и специалистов в области информационных технологий и прикладной информатики.
Доп.точки доступа:
Небаев, И. А.
Пименов, В. И.
Системы искусственного интеллекта. Инструменты разработки. Экспертные системы : учебное пособие / Пименов В. И. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2023. - 56 с. - ISBN 978-5-7937-2236-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
eswin -- python -- scikit-learn -- данные -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- прикладная информатика -- разработка -- экспертная система
Аннотация: Учебное пособие разработано в соответствии с программой и учебным планом дисциплины «Системы искусственного интеллекта» для студентов вузов, обучающихся по направлению подготовки 09.03.03 – Прикладная информатика в экономике (бакалавр). В учебном пособии представлен теоретический и практико-ориентированный материал по темам, связанным с экспертными системами и машинному обучению. Особое внимание уделено примерам решения практических прикладных задач с использованием современных интеллектуальных инструментов обработки данных (Python, Scikit-Learn, ESWin). Предназначено для подготовки бакалавров и специалистов в области информационных технологий и прикладной информатики.
Доп.точки доступа:
Небаев, И. А.
18.
Подробнее
Разработка AI-системы для превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 104 с. - ISBN 978-5-9729-1948-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
ai-система -- кардиологические данные -- кардиология -- машинное обучение -- разработка -- сердечно-сосудистая система -- сердечное заболевание
Аннотация: Монография посвящена разработке и аналитике прикладных моделей машинного обучения, которые могут быть использованы в качестве основы для прогнозирования и превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы человека. Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Доп.точки доступа:
Пылов, П. А.
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
Протодьяконов, А. В.
Разработка AI-системы для превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 104 с. - ISBN 978-5-9729-1948-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
ai-система -- кардиологические данные -- кардиология -- машинное обучение -- разработка -- сердечно-сосудистая система -- сердечное заболевание
Аннотация: Монография посвящена разработке и аналитике прикладных моделей машинного обучения, которые могут быть использованы в качестве основы для прогнозирования и превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы человека. Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Доп.точки доступа:
Пылов, П. А.
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
Протодьяконов, А. В.
19.
Подробнее
Степашкина, А. С.
Численные методы и машинное обучение в метрологии : учебное пособие / Степашкина А. С. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 144 с. - ISBN 978-5-9729-1954-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
python -- измерения -- компьютерное зрение -- машинное обучение -- метрология -- численные методы -- язык программирования
Аннотация: Представлены технологии обработки экспериментальных результатов с применением языка программирования Python и методы машинного обучения для прогнозной аналитики в метрологии, рассмотрены конкретные примеры внедрения базовых алгоритмов и методов как на языке Python, так и с использованием аналитической платформы KNIME. Для студентов, обучающихся по техническим направлениям подготовки и специальностям, приступающих к изучению курсов «Метрология», «Машинное обучение и большие данные» и «Основы искусственного интеллекта в профессиональной деятельности».
Степашкина, А. С.
Численные методы и машинное обучение в метрологии : учебное пособие / Степашкина А. С. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 144 с. - ISBN 978-5-9729-1954-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- измерения -- компьютерное зрение -- машинное обучение -- метрология -- численные методы -- язык программирования
Аннотация: Представлены технологии обработки экспериментальных результатов с применением языка программирования Python и методы машинного обучения для прогнозной аналитики в метрологии, рассмотрены конкретные примеры внедрения базовых алгоритмов и методов как на языке Python, так и с использованием аналитической платформы KNIME. Для студентов, обучающихся по техническим направлениям подготовки и специальностям, приступающих к изучению курсов «Метрология», «Машинное обучение и большие данные» и «Основы искусственного интеллекта в профессиональной деятельности».
20.
Подробнее
Введение в топологический анализ данных : учебное пособие / Чатоян С. К. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. - 244 с. - ISBN 978-5-7422-8096-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 16.333
Кл.слова (ненормированные):
алгебра -- данные -- машинное обучение -- теория графов -- топологический анализ -- топология
Аннотация: Учебное пособие разработано для изучения основ топологического анализа данных для дальнейшего применения полученных знаний в решении практических задач. Приведены сведения из алгебры, топологии и теории графов. Изложены основные конструкции топологического анализа данных. Предназначено для аспирантов и студентов старших курсов, обучающихся по специальностям в области искусственного интеллекта и анализа данных.
Доп.точки доступа:
Чатоян, С. К.
Лукашин, А. А.
Заборовский, В. С.
Нашивочников, Н. В.
Введение в топологический анализ данных : учебное пособие / Чатоян С. К. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. - 244 с. - ISBN 978-5-7422-8096-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгебра -- данные -- машинное обучение -- теория графов -- топологический анализ -- топология
Аннотация: Учебное пособие разработано для изучения основ топологического анализа данных для дальнейшего применения полученных знаний в решении практических задач. Приведены сведения из алгебры, топологии и теории графов. Изложены основные конструкции топологического анализа данных. Предназначено для аспирантов и студентов старших курсов, обучающихся по специальностям в области искусственного интеллекта и анализа данных.
Доп.точки доступа:
Чатоян, С. К.
Лукашин, А. А.
Заборовский, В. С.
Нашивочников, Н. В.
Страница 2, Результатов: 23