Skip to content 
el cat en
База данных: ELS Urait
Page 1, Results: 3
Отмеченные записи: 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.
3.
Подробнее
Бессмертный, Игорь Александрович.
Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учебное пособие для вузов / И. А. Бессмертный. - 3-е изд., испр. и доп. - Электрон. дан.col. - Москва : Юрайт, 2024. - 164 с. - (Высшее образование). - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-18416-7
URL: https://urait.ru/bcode/534963 (дата обращения: 12.03.2024).
ББК 32.813я73
Кл.слова (ненормированные):
Программирование -- Технические науки и информационные технологии -- Программирование -- Системы искусственного интеллекта -- Методы искусственного интеллекта -- Интеллектуальные информационные системы -- Методы программирования -- Интеллектуальные системы и технологии -- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение -- Нечеткая логика и нейронные сети -- Основы программирования -- Программирование для ЭВМ -- Введение в программирование -- Искусственный интеллект -- Основы искусственного интеллекта -- Нейронные сети в машинном обучении -- Машинное обучение -- Введение в машинное обучение -- Машинное обучение (продвинутый уровень) -- Введение в системы искусственного интеллекта -- Нейронные сети -- Введение в искусственный интеллект -- Искусственные нейронные сети -- Теория нейронных сетей -- Искусственный интеллект и машинное обучение -- Технологии машинного обучения -- Технологии проектирования систем искусственного интеллекта и теория нейронных сетей -- Машинное обучение и нейронные сети -- Построение и применение нейронных сетей и генетических алгоритмов -- Основы интеллектуальных информационных систем -- Алгоритмы нейронных сетей -- Искусственные Нейронные сети и генетические алгоритмы -- Системы искусственного интеллекта на основе нейронных сетей -- Аппаратная реализация нейронных сетей -- Анализ больших данных и машинное обучение -- Программирование на ЭВМ -- Основы машинного обучения -- Моделирование нейронных сетей -- Динамика нейронных сетей -- Технология нейронных сетей для обработки и анализа данных -- Нейронные сети в социальных исследованиях -- Системы и методы искусственного интеллекта -- Основы нейронных сетей -- Основы теории нейронных сетей -- Информационные интеллектуальные системы -- Приложения нейронных сетей -- Методы и средства проектирования нейронных сетей -- Анализ данных на основе технологии нейронных сетей -- Научное программирование и машинное обучение -- Нейронные сети и машинное обучение -- Машинное обучение и искусственный интеллект -- Методы и системы искусственного интеллекта -- Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в образовании -- Физические основы нейронных сетей и систем -- Искусственные нейронные сети и обработка больших данных: проектное обучение -- Проектирование и обучение нейронных сетей -- Введение в теорию нейронных сетей -- Искусственный интеллект и машинное обучение в цифровой экономике -- Нейронные сети в измерительных задачах -- Нейронные сети в анализе бизнес-данных -- Математические методы машинного обучения -- Машинное обучение в системах искусственного интеллекта -- Машинное обучение и программирование -- Принципы нейронных сетей -- Диагностика станков с помощью нейронных сетей -- Введение в нейронные сети -- Нейронные логические сети -- Искусственные нейронные сети в управлении -- Нейронные сети и модели управления автономными техническими системами -- Основы нейронных сетей и систем -- Нейронные технологии -- Искусственный интеллект и нейросетевое управление -- Нейронные сети и методы машинного обучения -- Методы машинного обучения в цифровых гуманитарных исследованиях -- Нейронные сети с применением онлайн-технологий -- Применение нейронных сетей -- Большие данные и нейронные сети -- Искусственные нейронные сети и интеллектуальный анализ данных -- Методы классификации и машинное обучение -- Нейронные системы -- Применение нейронных сетей в гуманитарной сфере -- Технологии нейронных сетей -- Нейронные сети в экономике -- Введение в машинное обучение и анализ данных -- Основы теории нейронных сетей и их практического применения -- Принципы построения нейронных систем -- Программирование нейронных сетей -- Машинное обучение (нейронные сети) -- Введение в искусственный интеллект и машинное обучение -- Нейронные сети и искусственный интеллект -- Основы искусственного интеллекта и машинного обучения -- Моделирование и обучение искусственных нейронных сетей
Аннотация: Настоящий курс включает в себя основы программирования на языке Prolog, решение задач методом поиска, вероятностные методы, основы нейронных сетей, а также принципы представления знаний с помощью семантических сетей. Каждая из тем курса обеспечена практическими и лабораторными работами. В приложениях содержатся краткие описания среды SWI-Prolog, программы нейросетевого моделирования NeuroGenetic Optimizer и программы визуализации знаний Semantic. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по инженерно-техническим направлениям и специальностям.
Бессмертный, Игорь Александрович.
Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учебное пособие для вузов / И. А. Бессмертный. - 3-е изд., испр. и доп. - Электрон. дан.col. - Москва : Юрайт, 2024. - 164 с. - (Высшее образование). - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-18416-7
URL: https://urait.ru/bcode/534963 (дата обращения: 12.03.2024).
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
Программирование -- Технические науки и информационные технологии -- Программирование -- Системы искусственного интеллекта -- Методы искусственного интеллекта -- Интеллектуальные информационные системы -- Методы программирования -- Интеллектуальные системы и технологии -- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение -- Нечеткая логика и нейронные сети -- Основы программирования -- Программирование для ЭВМ -- Введение в программирование -- Искусственный интеллект -- Основы искусственного интеллекта -- Нейронные сети в машинном обучении -- Машинное обучение -- Введение в машинное обучение -- Машинное обучение (продвинутый уровень) -- Введение в системы искусственного интеллекта -- Нейронные сети -- Введение в искусственный интеллект -- Искусственные нейронные сети -- Теория нейронных сетей -- Искусственный интеллект и машинное обучение -- Технологии машинного обучения -- Технологии проектирования систем искусственного интеллекта и теория нейронных сетей -- Машинное обучение и нейронные сети -- Построение и применение нейронных сетей и генетических алгоритмов -- Основы интеллектуальных информационных систем -- Алгоритмы нейронных сетей -- Искусственные Нейронные сети и генетические алгоритмы -- Системы искусственного интеллекта на основе нейронных сетей -- Аппаратная реализация нейронных сетей -- Анализ больших данных и машинное обучение -- Программирование на ЭВМ -- Основы машинного обучения -- Моделирование нейронных сетей -- Динамика нейронных сетей -- Технология нейронных сетей для обработки и анализа данных -- Нейронные сети в социальных исследованиях -- Системы и методы искусственного интеллекта -- Основы нейронных сетей -- Основы теории нейронных сетей -- Информационные интеллектуальные системы -- Приложения нейронных сетей -- Методы и средства проектирования нейронных сетей -- Анализ данных на основе технологии нейронных сетей -- Научное программирование и машинное обучение -- Нейронные сети и машинное обучение -- Машинное обучение и искусственный интеллект -- Методы и системы искусственного интеллекта -- Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в образовании -- Физические основы нейронных сетей и систем -- Искусственные нейронные сети и обработка больших данных: проектное обучение -- Проектирование и обучение нейронных сетей -- Введение в теорию нейронных сетей -- Искусственный интеллект и машинное обучение в цифровой экономике -- Нейронные сети в измерительных задачах -- Нейронные сети в анализе бизнес-данных -- Математические методы машинного обучения -- Машинное обучение в системах искусственного интеллекта -- Машинное обучение и программирование -- Принципы нейронных сетей -- Диагностика станков с помощью нейронных сетей -- Введение в нейронные сети -- Нейронные логические сети -- Искусственные нейронные сети в управлении -- Нейронные сети и модели управления автономными техническими системами -- Основы нейронных сетей и систем -- Нейронные технологии -- Искусственный интеллект и нейросетевое управление -- Нейронные сети и методы машинного обучения -- Методы машинного обучения в цифровых гуманитарных исследованиях -- Нейронные сети с применением онлайн-технологий -- Применение нейронных сетей -- Большие данные и нейронные сети -- Искусственные нейронные сети и интеллектуальный анализ данных -- Методы классификации и машинное обучение -- Нейронные системы -- Применение нейронных сетей в гуманитарной сфере -- Технологии нейронных сетей -- Нейронные сети в экономике -- Введение в машинное обучение и анализ данных -- Основы теории нейронных сетей и их практического применения -- Принципы построения нейронных систем -- Программирование нейронных сетей -- Машинное обучение (нейронные сети) -- Введение в искусственный интеллект и машинное обучение -- Нейронные сети и искусственный интеллект -- Основы искусственного интеллекта и машинного обучения -- Моделирование и обучение искусственных нейронных сетей
Аннотация: Настоящий курс включает в себя основы программирования на языке Prolog, решение задач методом поиска, вероятностные методы, основы нейронных сетей, а также принципы представления знаний с помощью семантических сетей. Каждая из тем курса обеспечена практическими и лабораторными работами. В приложениях содержатся краткие описания среды SWI-Prolog, программы нейросетевого моделирования NeuroGenetic Optimizer и программы визуализации знаний Semantic. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по инженерно-техническим направлениям и специальностям.
Page 1, Results: 3