База данных: IPR SMART кітаптар
Беті 2, Нәтижелерін: 22
Отмеченные записи: 0
11.
Подробнее
Кисель, Н. Н.
Радиолокационные методы распознавания объектов и сред : учебное пособие / Кисель Н. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 126 с. - ISBN 978-5-9275-2620-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.95
Кл.слова (ненормированные):
компьютерная томография -- микроволновая голография -- пассивная радиолокация -- радиоголография -- радиолокационное распознавание -- радиолокационный метод -- распознавание объекта -- рентгеновская реконструкция
Аннотация: Учебное пособие посвящено вопросам радиолокационного распознавания объектов и сред. Рассмотрены вопросы распознавания объектов и сред с помощью узкополосных и широкополосных сигналов, радиоголография и вопросы визуализации изображений. Предназначено для студентов, магистрантов, обучающихся по направлению 11.04.01 «Радиотехника».
Кисель, Н. Н.
Радиолокационные методы распознавания объектов и сред : учебное пособие / Кисель Н. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 126 с. - ISBN 978-5-9275-2620-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
компьютерная томография -- микроволновая голография -- пассивная радиолокация -- радиоголография -- радиолокационное распознавание -- радиолокационный метод -- распознавание объекта -- рентгеновская реконструкция
Аннотация: Учебное пособие посвящено вопросам радиолокационного распознавания объектов и сред. Рассмотрены вопросы распознавания объектов и сред с помощью узкополосных и широкополосных сигналов, радиоголография и вопросы визуализации изображений. Предназначено для студентов, магистрантов, обучающихся по направлению 11.04.01 «Радиотехника».
12.
Подробнее
Капитонов, А. А.
Введение в моделирование и управление для робототехнических систем : учебное пособие / Капитонов А. А. - Ижевск : Регулярная и хаотическая динамика, Институт компьютерных исследований, 2016. - 108 с. - ISBN 978-5-4344-0404-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
быт -- конструирование -- моделирование -- производство -- робототехника -- система -- управление
Аннотация: Одной из основных тенденций в современной технике является повсеместная роботизация бытовых и производственных процессов. Робототехнические системы на данный момент обладают впечатляющими способностями, начиная с технического зрения, заканчивая распознаванием речи. Но есть множество задач, связанных непосредственно с механикой и конструированием, а также системами, необходимыми для управления движителями робота. В этой небольшой книге представлены задачи построения описывающих динамику системы математических моделей, а также описываются принципы построения регуляторов, которые позволяют привести робота в желаемое состояние. Предварительное математическое моделирование поведения системы позволяет избежать множества ошибок при настройке регулятора и значительно сократить время решения задачи. В свою очередь, правильный выбор управляющего регулятора позволит получить быструю и качественную работу системы. Здесь вы найдете наглядные примеры, которые можно самостоятельно повторить и получить интересную модель робота, которая станет отправной точкой в дальнейшем изучении этой сложной и обширной тематики.
Доп.точки доступа:
Фрадков, А. Л. \ред.\
Капитонов, А. А.
Введение в моделирование и управление для робототехнических систем : учебное пособие / Капитонов А. А. - Ижевск : Регулярная и хаотическая динамика, Институт компьютерных исследований, 2016. - 108 с. - ISBN 978-5-4344-0404-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
быт -- конструирование -- моделирование -- производство -- робототехника -- система -- управление
Аннотация: Одной из основных тенденций в современной технике является повсеместная роботизация бытовых и производственных процессов. Робототехнические системы на данный момент обладают впечатляющими способностями, начиная с технического зрения, заканчивая распознаванием речи. Но есть множество задач, связанных непосредственно с механикой и конструированием, а также системами, необходимыми для управления движителями робота. В этой небольшой книге представлены задачи построения описывающих динамику системы математических моделей, а также описываются принципы построения регуляторов, которые позволяют привести робота в желаемое состояние. Предварительное математическое моделирование поведения системы позволяет избежать множества ошибок при настройке регулятора и значительно сократить время решения задачи. В свою очередь, правильный выбор управляющего регулятора позволит получить быструю и качественную работу системы. Здесь вы найдете наглядные примеры, которые можно самостоятельно повторить и получить интересную модель робота, которая станет отправной точкой в дальнейшем изучении этой сложной и обширной тематики.
Доп.точки доступа:
Фрадков, А. Л. \ред.\
13.
Подробнее
Барский, А. Б.
Введение в нейронные сети : учебное пособие / Барский А. Б. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 357 с. - ISBN 978-5-4497-2381-9 : 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 -- распознавание -- 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 «нечеткой» 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. Предназначено для всех, кто интересуется вопросами нейронных сетей, нечеткой логики и нейросетевых технологий.
Барский, А. Б.
Введение в нейронные сети : учебное пособие / Барский А. Б. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 357 с. - ISBN 978-5-4497-2381-9 : 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 -- распознавание -- 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 «нечеткой» 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. Предназначено для всех, кто интересуется вопросами нейронных сетей, нечеткой логики и нейросетевых технологий.
14.
Подробнее
Глазкова, М. М.
Русский язык и культура речи. Стили речи : учебник для СПО / Глазкова М. М. - Саратов, Москва : Профобразование, Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 408 с. - ISBN 978-5-4488-1752-6, 978-5-4497-2661-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 81.2
Кл.слова (ненормированные):
культура речи -- научный стиль -- официально-деловой стиль -- публицистический стиль -- разговорный стиль -- русский язык -- стиль речи -- функциональный стиль -- художественный стиль -- языковое средство
Аннотация: Учебник помогает понять стилистику и особенности функциональных стилей речи. Рассмотрены разговорный, научный, официально-деловой, художественный и публицистический стили речи. Основу анализа каждого стиля речи составляет единый план, предполагающий выявление цели, сферы функционирования стиля, общих стилевых черт, подстилей и жанров, языковых особенностей. Предлагаются разнообразные типы упражнений, направленные на распознавание стилистических языковых средств, определение стиля, упражнения творческого характера, задания, предполагающие редактирование. Подготовлен в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования. Учебник предназначен для студентов всех профессий и специальностей, изучающих дисциплины «Стилистика русского языка», «Русский язык».
Доп.точки доступа:
Морозова, О. Н.
Глазкова, М. М.
Русский язык и культура речи. Стили речи : учебник для СПО / Глазкова М. М. - Саратов, Москва : Профобразование, Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 408 с. - ISBN 978-5-4488-1752-6, 978-5-4497-2661-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
культура речи -- научный стиль -- официально-деловой стиль -- публицистический стиль -- разговорный стиль -- русский язык -- стиль речи -- функциональный стиль -- художественный стиль -- языковое средство
Аннотация: Учебник помогает понять стилистику и особенности функциональных стилей речи. Рассмотрены разговорный, научный, официально-деловой, художественный и публицистический стили речи. Основу анализа каждого стиля речи составляет единый план, предполагающий выявление цели, сферы функционирования стиля, общих стилевых черт, подстилей и жанров, языковых особенностей. Предлагаются разнообразные типы упражнений, направленные на распознавание стилистических языковых средств, определение стиля, упражнения творческого характера, задания, предполагающие редактирование. Подготовлен в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования. Учебник предназначен для студентов всех профессий и специальностей, изучающих дисциплины «Стилистика русского языка», «Русский язык».
Доп.точки доступа:
Морозова, О. Н.
15.
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».
16.
Подробнее
Глазкова, М. М.
Стилистика русского языка : учебник / Глазкова М. М. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 409 с. - ISBN 978-5-4497-2586-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 81.411
Кл.слова (ненормированные):
грамматика -- жанр -- лексика -- лингвистика -- официально-деловой стиль -- подстиль -- публицистический стиль -- разговорный стиль -- русский язык -- стилистика -- стиль речи -- текст
Аннотация: Учебник включает шесть разделов: «Стилистика и функциональные стили речи. Основные стилеобразующие факторы», «Разговорный стиль речи», «Научный стиль речи», «Официально-деловой стиль речи», «Художественный стиль речи», «Публицистический стиль речи». В основу внешней структуры положен дедуктивный принцип: в первом разделе рассмотрены стилеобразующие факторы и представлены функциональные стили русского языка, каждый последующий раздел посвящен одному из функциональных стилей. Основу анализа каждого стиля речи составляет единый план, предполагающий выявление цели, сферы функционирования стиля, общих стилевых черт, подстилей и жанров, языковых особенностей. Предлагаются разнообразные типы упражнений: задания аналитического характера, направленные на распознавание стилистических языковых средств, определение стиля, сопоставление стилистически разных вариантов и полный стилистический анализ текстов; упражнения творческого характера (конструирование предложений, изложение, разножанровые сочинения); задания, предполагающие редактирование; упражнения, направленные на освоение стилистических норм в фонетике, лексике, грамматике. Подготовлен в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по укрупненной группе специальностей и направлений подготовки высшего образования «Языкознание и литературоведение», изучающих дисциплины «Стилистика», «Русский язык и культура речи», а также окажет реальную помощь при подготовке к ЕГЭ.
Доп.точки доступа:
Морозова, О. Н.
Глазкова, М. М.
Стилистика русского языка : учебник / Глазкова М. М. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 409 с. - ISBN 978-5-4497-2586-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
грамматика -- жанр -- лексика -- лингвистика -- официально-деловой стиль -- подстиль -- публицистический стиль -- разговорный стиль -- русский язык -- стилистика -- стиль речи -- текст
Аннотация: Учебник включает шесть разделов: «Стилистика и функциональные стили речи. Основные стилеобразующие факторы», «Разговорный стиль речи», «Научный стиль речи», «Официально-деловой стиль речи», «Художественный стиль речи», «Публицистический стиль речи». В основу внешней структуры положен дедуктивный принцип: в первом разделе рассмотрены стилеобразующие факторы и представлены функциональные стили русского языка, каждый последующий раздел посвящен одному из функциональных стилей. Основу анализа каждого стиля речи составляет единый план, предполагающий выявление цели, сферы функционирования стиля, общих стилевых черт, подстилей и жанров, языковых особенностей. Предлагаются разнообразные типы упражнений: задания аналитического характера, направленные на распознавание стилистических языковых средств, определение стиля, сопоставление стилистически разных вариантов и полный стилистический анализ текстов; упражнения творческого характера (конструирование предложений, изложение, разножанровые сочинения); задания, предполагающие редактирование; упражнения, направленные на освоение стилистических норм в фонетике, лексике, грамматике. Подготовлен в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по укрупненной группе специальностей и направлений подготовки высшего образования «Языкознание и литературоведение», изучающих дисциплины «Стилистика», «Русский язык и культура речи», а также окажет реальную помощь при подготовке к ЕГЭ.
Доп.точки доступа:
Морозова, О. Н.
17.
Подробнее
Информационные технологии в лингвистике : учебное пособие / сост. Е. И. Башмакова. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 120 с. - ISBN 978-5-4497-3413-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 81
Кл.слова (ненормированные):
информационные технологии -- лингвистика -- машинный перевод -- обработка информации -- распознавание текста -- текстовая информация -- электронный словарь
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются основные направления информационных технологий обработки текстовой информации. Издание содержит обзор и технологию работы систем распознавания текста, электронных словарей и систем машинного перевода. Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначено для студентов укрупненной группы направлений подготовки «Языкознание и литературоведение», изучающих дисциплину «Информационные технологии в лингвистике». Может использоваться при проведении лекционных и практических занятий, а также для самостоятельного изучения курса.
Доп.точки доступа:
Башмакова, Е. И. \сост.\
Информационные технологии в лингвистике : учебное пособие / сост. Е. И. Башмакова. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 120 с. - ISBN 978-5-4497-3413-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
информационные технологии -- лингвистика -- машинный перевод -- обработка информации -- распознавание текста -- текстовая информация -- электронный словарь
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются основные направления информационных технологий обработки текстовой информации. Издание содержит обзор и технологию работы систем распознавания текста, электронных словарей и систем машинного перевода. Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначено для студентов укрупненной группы направлений подготовки «Языкознание и литературоведение», изучающих дисциплину «Информационные технологии в лингвистике». Может использоваться при проведении лекционных и практических занятий, а также для самостоятельного изучения курса.
Доп.точки доступа:
Башмакова, Е. И. \сост.\
18.
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.
19.
Подробнее
Костин, М. С.
Сигнально-архитектурный реинжиниринг и радиосенсорное распознавание электронных средств : учебник / Костин М. С. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 152 с. - ISBN 978-5-9729-1832-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.844
Кл.слова (ненормированные):
радиосенсорное распознавание -- сигнально-архитектурный реинжиниринг -- электрические цепи -- электронные средства
Аннотация: Рассмотрены методы и средства спецпроектного реинжиниринга функциональных модулей многослойных печатных плат и корпусных микросхем гражданского применения. Изложены положения и методология схемотехнического анализа принципиальной архитектуры электрических цепей и сигналов радиоэлектронных изделий по конфигурации печатного узла, его интегральной компонентной базе и их связным топологиям. Предложены и сформулированы конструкторско технологические меры обеспечения технического противодействия спецпроектному реинжинирингу изделий радиоэлектронных средств, а также радиосенсорного распознавания радиоэлектронных устройств по электромагнитному излучению их элементов печатной топологии. Для студентов, обучающихся по направлениям 11.03.01/11.04.01 «Радиотехника», 11.03.02/11.04.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи», 11.03.03/11.04.03 «Конструирование и технология электронных средств», 11.05.01 «Радиоэлектронные системы и комплексы». Также рекомендовано аспирантам, обучающимся по научной специальности 2.2.13 «Радиотехника», в том числе «Системы и устройства телевидения».
Доп.точки доступа:
Бойков, К. А.
Костин, М. С.
Сигнально-архитектурный реинжиниринг и радиосенсорное распознавание электронных средств : учебник / Костин М. С. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 152 с. - ISBN 978-5-9729-1832-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
радиосенсорное распознавание -- сигнально-архитектурный реинжиниринг -- электрические цепи -- электронные средства
Аннотация: Рассмотрены методы и средства спецпроектного реинжиниринга функциональных модулей многослойных печатных плат и корпусных микросхем гражданского применения. Изложены положения и методология схемотехнического анализа принципиальной архитектуры электрических цепей и сигналов радиоэлектронных изделий по конфигурации печатного узла, его интегральной компонентной базе и их связным топологиям. Предложены и сформулированы конструкторско технологические меры обеспечения технического противодействия спецпроектному реинжинирингу изделий радиоэлектронных средств, а также радиосенсорного распознавания радиоэлектронных устройств по электромагнитному излучению их элементов печатной топологии. Для студентов, обучающихся по направлениям 11.03.01/11.04.01 «Радиотехника», 11.03.02/11.04.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи», 11.03.03/11.04.03 «Конструирование и технология электронных средств», 11.05.01 «Радиоэлектронные системы и комплексы». Также рекомендовано аспирантам, обучающимся по научной специальности 2.2.13 «Радиотехника», в том числе «Системы и устройства телевидения».
Доп.точки доступа:
Бойков, К. А.
20.
Подробнее
Лекун, Я.
Как учится машина: революция в области нейронных сетей и глубокого обучения / Лекун Я. - Москва : Альпина ПРО, 2021. - 335 с. - ISBN 978-5-907394-92-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- распознавание -- умная машина -- управление
Аннотация: Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, – революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое. Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в Facebook, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы. Сегодня искусственный интеллект действительно меняет общество. Эта понятная и доступная книга перенесет вас в самое сердце машины, открывая новый увлекательный мир, который уже является нашей реальностью.
Доп.точки доступа:
Арсенова, Е. \пер.\
Скворцова, В. \ред.\
Плец, М. \ред.\
Лекун, Я.
Как учится машина: революция в области нейронных сетей и глубокого обучения / Лекун Я. - Москва : Альпина ПРО, 2021. - 335 с. - ISBN 978-5-907394-92-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- распознавание -- умная машина -- управление
Аннотация: Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, – революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое. Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в Facebook, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы. Сегодня искусственный интеллект действительно меняет общество. Эта понятная и доступная книга перенесет вас в самое сердце машины, открывая новый увлекательный мир, который уже является нашей реальностью.
Доп.точки доступа:
Арсенова, Е. \пер.\
Скворцова, В. \ред.\
Плец, М. \ред.\
Беті 2, Нәтижелерін: 22