База данных: Каталог ЭБС IPR SMART
Страница 1, Результатов: 10
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Сотник, С. Л.
Проектирование систем искусственного интеллекта : учебное пособие / Сотник С. Л. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 228 с. - ISBN 978-5-4497-0868-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
автоматизированный синтез -- алгоритмическая модель -- искусственный интеллект -- многомерные данные -- распознавание образа -- синтез речи -- экпертная система
Аннотация: Учебное пособие посвящено рассмотрению базовых понятий систем искусственного интеллекта. В издании описываются архитектура систем искусственного интеллекта, системы распознавания образов, вопросы адаптации, обучения и самообучения систем ИИ, персептроны, методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных, неформальные процедуры, алгоритмические модели, основы языков РЕФАЛ и Пролог, ключевые понятия бинарных деревьев, базовые понятия экспертных систем, автоматизированный синтез, поиск физических принципов действия, методы синтеза речи человека.
Сотник, С. Л.
Проектирование систем искусственного интеллекта : учебное пособие / Сотник С. Л. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 228 с. - ISBN 978-5-4497-0868-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
автоматизированный синтез -- алгоритмическая модель -- искусственный интеллект -- многомерные данные -- распознавание образа -- синтез речи -- экпертная система
Аннотация: Учебное пособие посвящено рассмотрению базовых понятий систем искусственного интеллекта. В издании описываются архитектура систем искусственного интеллекта, системы распознавания образов, вопросы адаптации, обучения и самообучения систем ИИ, персептроны, методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных, неформальные процедуры, алгоритмические модели, основы языков РЕФАЛ и Пролог, ключевые понятия бинарных деревьев, базовые понятия экспертных систем, автоматизированный синтез, поиск физических принципов действия, методы синтеза речи человека.
2.
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.
3.
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.
4.
Подробнее
Трофимова, Е. А.
Нейронные сети в прикладной экономике : учебное пособие / Трофимова Е. А. - Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2017. - 96 с. - ISBN 978-5-7996-2018-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- линейное программирование -- математический метод -- нейронная сеть -- прикладная экономика
Аннотация: В учебном пособии показаны методы настройки нейронных сетей и распознавания образов для решения задач прикладной экономики, в том числе персептрон Розенблатта, сеть Хемминга, методы линейного программирования. Рассмотрены также методы коллективных решений. Приводятся примеры задач и упражнения. Для магистрантов, изучающих дисциплину «Нейронные сети в прикладной экономике».
Доп.точки доступа:
Мазуров, Вл. Д.
Гилёв, Д. В.
Трофимовой, Е. А. \ред.\
Трофимова, Е. А.
Нейронные сети в прикладной экономике : учебное пособие / Трофимова Е. А. - Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2017. - 96 с. - ISBN 978-5-7996-2018-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- линейное программирование -- математический метод -- нейронная сеть -- прикладная экономика
Аннотация: В учебном пособии показаны методы настройки нейронных сетей и распознавания образов для решения задач прикладной экономики, в том числе персептрон Розенблатта, сеть Хемминга, методы линейного программирования. Рассмотрены также методы коллективных решений. Приводятся примеры задач и упражнения. Для магистрантов, изучающих дисциплину «Нейронные сети в прикладной экономике».
Доп.точки доступа:
Мазуров, Вл. Д.
Гилёв, Д. В.
Трофимовой, Е. А. \ред.\
5.
Подробнее
Сотник, С. Л.
Проектирование систем искусственного интеллекта : учебное пособие для СПО / Сотник С. Л. - Саратов : Профобразование, 2024. - 228 с. - ISBN 978-5-4488-1009-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
автоматизированный синтез -- алгоритмическая модель -- искусственный интеллект -- многомерные данные -- распознавание образа -- синтез речи -- экпертная система
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются архитектура систем искусственного интеллекта, системы распознавания образов, вопросы адаптации, обучения и самообучения систем ИИ, персептроны, методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных, неформальные процедуры, алгоритмические модели, основы языков РЕФАЛ и Пролог, ключевые понятия бинарных деревьев, базовые понятия экспертных систем, автоматизированный синтез, поиск физических принципов действия, методы синтеза речи человека. Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Системы искусственного интеллекта» по специальности среднего профессионального образования «Информационные системы».
Сотник, С. Л.
Проектирование систем искусственного интеллекта : учебное пособие для СПО / Сотник С. Л. - Саратов : Профобразование, 2024. - 228 с. - ISBN 978-5-4488-1009-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
автоматизированный синтез -- алгоритмическая модель -- искусственный интеллект -- многомерные данные -- распознавание образа -- синтез речи -- экпертная система
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются архитектура систем искусственного интеллекта, системы распознавания образов, вопросы адаптации, обучения и самообучения систем ИИ, персептроны, методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных, неформальные процедуры, алгоритмические модели, основы языков РЕФАЛ и Пролог, ключевые понятия бинарных деревьев, базовые понятия экспертных систем, автоматизированный синтез, поиск физических принципов действия, методы синтеза речи человека. Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Системы искусственного интеллекта» по специальности среднего профессионального образования «Информационные системы».
6.
Подробнее
Темкин, И. О.
Искусственные нейронные сети в АСУ ТП : учебник / Темкин И. О. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2023. - 352 с. - ISBN 978-5-907560-95-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.96
Кл.слова (ненормированные):
многослойный персептрон -- нейронные сети -- однослойный персептрон -- сеть кохонена
Аннотация: Представлены основные понятия искусственных нейронных сетей, дана их классификация, описаны способы обучения. Детально рассматривается полный цикл разработки искусственных нейронных сетей – от формирования обучающей выборки до программной реализации при решении практических задач, связанных с построением автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП). Материал учебника дает достаточно полное представление о современном состоянии применения искусственных нейронных сетей для решения задач управления технологическими процессами в России и мире. Предназначен для студентов, аспирантов, специалистов в области автоматизации производственных процессов и разработки систем управления в индустриальной сфере.
Доп.точки доступа:
Трофимов, В. Б.
Темкин, И. О.
Искусственные нейронные сети в АСУ ТП : учебник / Темкин И. О. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2023. - 352 с. - ISBN 978-5-907560-95-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
многослойный персептрон -- нейронные сети -- однослойный персептрон -- сеть кохонена
Аннотация: Представлены основные понятия искусственных нейронных сетей, дана их классификация, описаны способы обучения. Детально рассматривается полный цикл разработки искусственных нейронных сетей – от формирования обучающей выборки до программной реализации при решении практических задач, связанных с построением автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП). Материал учебника дает достаточно полное представление о современном состоянии применения искусственных нейронных сетей для решения задач управления технологическими процессами в России и мире. Предназначен для студентов, аспирантов, специалистов в области автоматизации производственных процессов и разработки систем управления в индустриальной сфере.
Доп.точки доступа:
Трофимов, В. Б.
7.
Подробнее
Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие / Тарков М. С. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-3308-5 : 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, 2024. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-3308-5 : 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.
8.
Подробнее
Яхъяева, Г. Э.
Нечеткие множества и нейронные сети : учебное пособие / Яхъяева Г. Э. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 315 с. - ISBN 978-5-4497-3309-2 : 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, 2024. - 315 с. - ISBN 978-5-4497-3309-2 : 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.
9.
Подробнее
Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие для СПО / Тарков М. С. - Саратов : Профобразование, 2019. - 171 с. - ISBN 978-5-4488-0360-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
градиентный алгоритм -- искусственный нейрон -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейронная сеть -- паде-нейрон -- персептрон -- радиальная сеть -- рекуррентная сеть -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются основы построения нейрокомпьютеров, вопросы реализации нейронных сетей, основные модели искусственного нейрона и сетей, использующих искусственный нейрон в качестве своего элемента. В учебном пособии дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Учебное пособие предназначено для изучения дисциплин «Архитектура компьютерных систем», «Компьютерные сети» по специальностям среднего профессионального образования 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.02.01 «Компьютерные системы и комплексы», 09.02.02 «Компьютерные сети» и др.
Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие для СПО / Тарков М. С. - Саратов : Профобразование, 2019. - 171 с. - ISBN 978-5-4488-0360-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
градиентный алгоритм -- искусственный нейрон -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейронная сеть -- паде-нейрон -- персептрон -- радиальная сеть -- рекуррентная сеть -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются основы построения нейрокомпьютеров, вопросы реализации нейронных сетей, основные модели искусственного нейрона и сетей, использующих искусственный нейрон в качестве своего элемента. В учебном пособии дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Учебное пособие предназначено для изучения дисциплин «Архитектура компьютерных систем», «Компьютерные сети» по специальностям среднего профессионального образования 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.02.01 «Компьютерные системы и комплексы», 09.02.02 «Компьютерные сети» и др.
10.
Подробнее
Набатов, В. В.
Обработка и интерпретация результатов геофизических исследований и неразрушающего контроля : учебное пособие / Набатов В. В. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2018. - 78 с. - ISBN 978-5-906953-55-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 26.2
Кл.слова (ненормированные):
геология -- геофизика -- физика -- физический процесс
Аннотация: Пособие содержит теоретический материал и набор практических заданий по таким разделам обработки результатов геофизических исследований и неразрушающего контроля, как методы классификации и принятия решений при анализе поведения объектов в пространствах признаков, а также комплексирование методов. Разбираются случаи практического использования кластерного анализа, классификации с помощью персептронов, разделимости классов по результатам применения различных методов обработки данных, объединяемых в один комплекс. Пособие разработано как методическое обеспечение для проведения практических занятий, вместе с тем его теоретические блоки могут использоваться студентами для подготовки к зачету либо экзамену. Пособие также содержит набор заданий для самостоятельной работы студентов. Предназначено для студентов специальности 21.05.05 «Физические процессы горного или нефтегазового производства».
Набатов, В. В.
Обработка и интерпретация результатов геофизических исследований и неразрушающего контроля : учебное пособие / Набатов В. В. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2018. - 78 с. - ISBN 978-5-906953-55-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
геология -- геофизика -- физика -- физический процесс
Аннотация: Пособие содержит теоретический материал и набор практических заданий по таким разделам обработки результатов геофизических исследований и неразрушающего контроля, как методы классификации и принятия решений при анализе поведения объектов в пространствах признаков, а также комплексирование методов. Разбираются случаи практического использования кластерного анализа, классификации с помощью персептронов, разделимости классов по результатам применения различных методов обработки данных, объединяемых в один комплекс. Пособие разработано как методическое обеспечение для проведения практических занятий, вместе с тем его теоретические блоки могут использоваться студентами для подготовки к зачету либо экзамену. Пособие также содержит набор заданий для самостоятельной работы студентов. Предназначено для студентов специальности 21.05.05 «Физические процессы горного или нефтегазового производства».
Страница 1, Результатов: 10