Skip to content
Choice of metadata ЭБС Юрайт
Page 1, Results: 2
Report on unfulfilled requests: 0
1.
Подробнее
Воронов, Михаил Владимирович.
Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учебник и практикум для вузов / М. В. Воронов, В. И. Пименов, И. А. Небаев. - 2-е изд., пер. и доп. - Электрон. дан.col. - Москва : Юрайт, 2024. - 268 с. - (Высшее образование). - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-17032-0
URL: https://urait.ru/bcode/544161 (дата обращения: 12.03.2024).
ББК 32.813я73
Кл.слова (ненормированные):
Программирование -- Технические науки и информационные технологии -- Системы искусственного интеллекта -- Интеллектуальные информационные системы -- Интеллектуальные системы -- Интеллектуальный анализ данных -- Введение в системы искусственного интеллекта -- Решение логических задач как фактор развития интеллекта -- Программные средства для задач искусственного интеллекта -- Основы интеллектуальных информационных систем -- Основы нейросетевого программирования -- Искусственный интеллект в системах защиты информации -- Нейросетевые алгоритмы обработки данных -- Системы и методы искусственного интеллекта -- Программное обеспечение систем искусственного интеллекта -- Информационные интеллектуальные системы -- Программирование искусственного интеллекта -- Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта в экономике -- Методы и системы искусственного интеллекта -- Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в образовании -- Технологии программирования систем искусственного интеллекта -- Объектно-ориентированные систем программирования в искусственном интеллекте -- Методы искусственного интеллекта в решении строительных задач -- Язык теории категорий в искусственном интеллекте -- Алгоритмы нейросетевой обработки данных -- Искусственный интеллект и логическое программирование -- Искусственный интеллект и нейросетевое управление -- Программирование в системах искусственного интеллекта -- Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта -- Программирование на ПРОЛОГе для задач искусственного интеллекта
Аннотация: В курсе рассматриваются вопросы, связанные с основами построения систем искусственного интеллекта, моделями и методологией вывода знаний, инструментами инженерии знаний, анализа данных и реализацией алго ритмов искусственного интеллекта на практике. Описаны концептуальные принципы реализации экспертных систем, нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и т. д. Теоретический материал сопровождается обширным практикумом, решение задач которого демонстрируется как в рамках анали тической платформы, так и в форме программных реализаций на языке Python. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для бакалавров и магистров, обучающихся по направлениям «Информатика и вычислительная техника», а также другим направлениям, связанным с разработкой новых информационных технологий и интеллектуальных систем.
Доп.точки доступа:
Пименов, Виктор Игоревич
Небаев, Игорь Алексеевич
Воронов, Михаил Владимирович.
Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учебник и практикум для вузов / М. В. Воронов, В. И. Пименов, И. А. Небаев. - 2-е изд., пер. и доп. - Электрон. дан.col. - Москва : Юрайт, 2024. - 268 с. - (Высшее образование). - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-17032-0
URL: https://urait.ru/bcode/544161 (дата обращения: 12.03.2024).
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
Программирование -- Технические науки и информационные технологии -- Системы искусственного интеллекта -- Интеллектуальные информационные системы -- Интеллектуальные системы -- Интеллектуальный анализ данных -- Введение в системы искусственного интеллекта -- Решение логических задач как фактор развития интеллекта -- Программные средства для задач искусственного интеллекта -- Основы интеллектуальных информационных систем -- Основы нейросетевого программирования -- Искусственный интеллект в системах защиты информации -- Нейросетевые алгоритмы обработки данных -- Системы и методы искусственного интеллекта -- Программное обеспечение систем искусственного интеллекта -- Информационные интеллектуальные системы -- Программирование искусственного интеллекта -- Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта в экономике -- Методы и системы искусственного интеллекта -- Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в образовании -- Технологии программирования систем искусственного интеллекта -- Объектно-ориентированные систем программирования в искусственном интеллекте -- Методы искусственного интеллекта в решении строительных задач -- Язык теории категорий в искусственном интеллекте -- Алгоритмы нейросетевой обработки данных -- Искусственный интеллект и логическое программирование -- Искусственный интеллект и нейросетевое управление -- Программирование в системах искусственного интеллекта -- Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта -- Программирование на ПРОЛОГе для задач искусственного интеллекта
Аннотация: В курсе рассматриваются вопросы, связанные с основами построения систем искусственного интеллекта, моделями и методологией вывода знаний, инструментами инженерии знаний, анализа данных и реализацией алго ритмов искусственного интеллекта на практике. Описаны концептуальные принципы реализации экспертных систем, нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и т. д. Теоретический материал сопровождается обширным практикумом, решение задач которого демонстрируется как в рамках анали тической платформы, так и в форме программных реализаций на языке Python. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для бакалавров и магистров, обучающихся по направлениям «Информатика и вычислительная техника», а также другим направлениям, связанным с разработкой новых информационных технологий и интеллектуальных систем.
Доп.точки доступа:
Пименов, Виктор Игоревич
Небаев, Игорь Алексеевич
2.
Подробнее
Рабчевский, Андрей Николаевич.
Синтетические данные и развитие нейросетевых технологий [Электронный ресурс] : учебное пособие для вузов / А. Н. Рабчевский. - Электрон. дан.col. - Москва : Юрайт, 2024. - 187 с. - (Высшее образование). - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-17716-9
URL: https://urait.ru/bcode/545036 (дата обращения: 12.03.2024).
ББК 16.632я73
Кл.слова (ненормированные):
Информатика -- Технические науки и информационные технологии -- Нейросети -- Генетические алгоритмы и нейросети -- Нейросетевые технологии -- Нейросетевые технологии обработки информации -- Инженерия знаний и нейросети -- Нейросетевые технологии автоматизации и управления -- Современные нейросетевые технологии -- Нейросетевые методы обработки информации -- Нейросетевые технологии информационных систем -- Нейросетевые системы управления -- Нейросетевые методы и технологии в финансовом анализе -- Нейросетевые алгоритмы обработки данных -- Нейросетевые технологии в управлении -- Нейросетевые системы -- Нейросетевые модели функций нервной системы -- Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в образовании -- Нейрокомпьютеры и нейросетевые регуляторы -- Обработка больших данных с помощью нейросетевых технологий -- Нейросетевые технологии и робастная оптимизация в задачах аэродинамики -- Нейросети в задачах цифрового анализа данных -- Нейросетевые технологии и их применение в информационных системах -- Интеллектуальные системы и нейросетевые технологии -- Нейросетевые модели и алгоритмы -- Алгоритмы нейросетевой обработки данных -- Нечеткая логика и нейросети -- Технологии нейросетевых вычислений -- Нейросетевые технологии в АСУТП -- Моделирование нейросетевых и нечетких систем управления
Аннотация: Курс знакомит с достижениями в области генерации и использования синтетических данных, которые все чаще используются для обучения современных нейросетевых моделей. В нем представлено описание области применения синтетических данных, показано, как синтетические данные могут помочь в улучшении нейросетевых моделей, описаны современные методы генерации синтетических данных. Поскольку в настоящее время уже сформировалась целая индустрия по производству синтетических данных, представлены ведущие технологические платформы синтеза данных и готовые датасеты для различных предметных областей. Отдельное внимание уделено качеству синтетических данных, тому, насколько адекватно они отражают исследуемые предметные области и в какой мере можно им доверять. Для студентов инженерно-технических направлений, изучающих современный анализ данных и искусственный интеллект, а также для специалистов в области нейросетевых технологий.
Рабчевский, Андрей Николаевич.
Синтетические данные и развитие нейросетевых технологий [Электронный ресурс] : учебное пособие для вузов / А. Н. Рабчевский. - Электрон. дан.col. - Москва : Юрайт, 2024. - 187 с. - (Высшее образование). - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-17716-9
URL: https://urait.ru/bcode/545036 (дата обращения: 12.03.2024).
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
Информатика -- Технические науки и информационные технологии -- Нейросети -- Генетические алгоритмы и нейросети -- Нейросетевые технологии -- Нейросетевые технологии обработки информации -- Инженерия знаний и нейросети -- Нейросетевые технологии автоматизации и управления -- Современные нейросетевые технологии -- Нейросетевые методы обработки информации -- Нейросетевые технологии информационных систем -- Нейросетевые системы управления -- Нейросетевые методы и технологии в финансовом анализе -- Нейросетевые алгоритмы обработки данных -- Нейросетевые технологии в управлении -- Нейросетевые системы -- Нейросетевые модели функций нервной системы -- Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в образовании -- Нейрокомпьютеры и нейросетевые регуляторы -- Обработка больших данных с помощью нейросетевых технологий -- Нейросетевые технологии и робастная оптимизация в задачах аэродинамики -- Нейросети в задачах цифрового анализа данных -- Нейросетевые технологии и их применение в информационных системах -- Интеллектуальные системы и нейросетевые технологии -- Нейросетевые модели и алгоритмы -- Алгоритмы нейросетевой обработки данных -- Нечеткая логика и нейросети -- Технологии нейросетевых вычислений -- Нейросетевые технологии в АСУТП -- Моделирование нейросетевых и нечетких систем управления
Аннотация: Курс знакомит с достижениями в области генерации и использования синтетических данных, которые все чаще используются для обучения современных нейросетевых моделей. В нем представлено описание области применения синтетических данных, показано, как синтетические данные могут помочь в улучшении нейросетевых моделей, описаны современные методы генерации синтетических данных. Поскольку в настоящее время уже сформировалась целая индустрия по производству синтетических данных, представлены ведущие технологические платформы синтеза данных и готовые датасеты для различных предметных областей. Отдельное внимание уделено качеству синтетических данных, тому, насколько адекватно они отражают исследуемые предметные области и в какой мере можно им доверять. Для студентов инженерно-технических направлений, изучающих современный анализ данных и искусственный интеллект, а также для специалистов в области нейросетевых технологий.
Page 1, Results: 2