Перейти к содержимому 
База данных: ЭБС Юрайт
Страница 1, Результатов: 2
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Платонов, Алексей Владимирович.
Машинное обучение [Электронный ресурс] : учебное пособие для вузов / А. В. Платонов. - Электрон. дан.col. - Москва : Юрайт, 2024. - 85 с. - (Высшее образование). - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-15561-7
URL: https://urait.ru/bcode/544780 (дата обращения: 12.03.2024).
ББК 22.18я73
Кл.слова (ненормированные):
Информатика -- Технические науки и информационные технологии -- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение -- Нейронные сети в машинном обучении -- Машинное обучение -- Машинное обучение и майнинг данных -- Машинное обучение и приложения -- Машинное обучение на больших данных -- Методы машинного обучения -- Основы машинного обучения и майнинга данных -- Введение в машинное обучение -- Дополнительные главы машинного обучения -- Машинное обучение (продвинутый уровень) -- Машинное обучение в цифровой экономике -- Прикладное машинное обучение и интеллектуальный анализ данных -- Основы математической статистики в машинном обучении -- Искусственный интеллект и машинное обучение -- Технологии машинного обучения -- Машинное обучение и нейронные сети -- Машинное обучение без учителя -- Методы машинного обучения с учителем -- Задачи и модели машинного обучения -- Методы и технологии машинного обучения -- Технологии машинного обучения и Big Data программного обеспечения -- Интеллектуальные системы обработки информации и машинное обучение -- Алгоритмы машинного обучения -- Глубокое машинное обучение, часть -- Облачные вычисления для решения задач в машинном обучении -- Решение прикладных задач с применением методов машинного обучения -- Машинное обучение в задачах обработки аэрокосмической информации -- Разработка приложений для систем машинного обучения -- Имитационные модели в задачах машинного обучения -- Анализ больших данных и машинное обучение -- Глубокое машинное обучение -- Основы машинного обучения -- Компьютерное моделирование в машинном обучении -- Машинное обучение в финансах -- Машинное обучение в физике -- Методы кластеризации при мониторинге автоматизированных систем -- Методы машинного обучения в информационной безопасности -- Интеллектуальные системы и машинное обучение -- Основы анализа больших данных и машинное обучение -- Распознавание образов и машинное обучение -- Машинное обучение и обработка больших объемов данных -- Методы машинного обучения и визуализации данных -- Обработка медико-биологических данных методами машинного обучения: проектное обучение -- Применение методов машинного обучения в задачах распознавания образов -- Прикладные задачи машинного обучения и обработка больших данных -- Теория машинного обучения -- Нейронные сети и машинное обучение -- Машинное обучение и искусственный интеллект -- Анализ временных рядов методами машинного обучения -- Байесовские методы Системный анализ и информатика -- Машинное обучение Системный анализ и информатика -- Продвинутые методы машинного обучения -- Методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных -- Математические основы машинного обучения -- Машинное обучение в задачах механики -- Машинное обучение для решения прикладных задач -- Технологии и инструментарий машинного обучения -- Интеллектуальные алгоритмы и машинное обучение -- Искусственный интеллект и машинное обучение в цифровой экономике -- Машинное обучение в инженерии знаний -- Машинное обучение и большие данные -- Машинное обучение и прикладная математика в -- Машинное обучение. Дополнительные главы -- Обучение машин: дополнительные главы -- Статистическая теория машинного обучения -- Машинное обучение и интеллектуальные системы -- Математические методы машинного обучения -- Машинное обучение в системах искусственного интеллекта -- Прикладные методы машинного обучения и анализа больших данных -- Современная прикладная статистика с элементами машинного обучения -- Алгоритмы и методы машинного обучения -- Модели и методы машинного обучения -- Машинное обучение и системы искусственного интеллекта в логистике -- Машинное обучение и управление большими данными -- Машинное обучение и управление большими данными в наукоемком производстве -- Машинное обучение в задачах прикладной экономики -- Машинное обучение и большие массивы данных -- Машинное обучение в интеллектуальных технических системах -- Нейронные сети и методы машинного обучения -- Дополнительные разделы машинного обучения -- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в химии и материаловедении -- Когнитивные технологии и машинное обучение в планировании и сопровождении спасательных и специальных операций -- Машинное обучение в физических задачах -- Методы машинного обучения для обработки промышленных данных -- Принципы машинного обучения -- Специализированные технологии машинного обучения -- Технологии машинного обучения в задачах развития городских территорий -- Технологии машинного обучения и анализа больших данных -- Статистические методы машинного обучения -- Математика машинного обучения -- Прикладные аспекты машинного обучения -- Введение в машинное обучение и анализ данных -- Машинное обучение (нейронные сети) -- Введение в искусственный интеллект и машинное обучение -- Основы искусственного интеллекта и машинного обучения -- Машинное обучение для решения задач кибернетики -- Методы оптимизации в машинном обучении -- Теория машинного обучения и распознавания образов -- Технологии и методы машинного обучения
Аннотация: Учебное пособие содержит введение в методы автоматического извлечения или порождения знаний с помощью машинного обучения. Это сравнительно молодое, но перспективное направление в области искусственного интеллекта, поскольку оно позволяет работать с «сырыми» данными. Рассматриваются основные принципы машинного обучения, которые можно применять как в технических, так и в информационных системах. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, аспирантов, преподавателей, слушателей курсов повышения квалификации, а также разработчиков программного обеспечения.
Платонов, Алексей Владимирович.
Машинное обучение [Электронный ресурс] : учебное пособие для вузов / А. В. Платонов. - Электрон. дан.col. - Москва : Юрайт, 2024. - 85 с. - (Высшее образование). - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-15561-7
URL: https://urait.ru/bcode/544780 (дата обращения: 12.03.2024).
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
Информатика -- Технические науки и информационные технологии -- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение -- Нейронные сети в машинном обучении -- Машинное обучение -- Машинное обучение и майнинг данных -- Машинное обучение и приложения -- Машинное обучение на больших данных -- Методы машинного обучения -- Основы машинного обучения и майнинга данных -- Введение в машинное обучение -- Дополнительные главы машинного обучения -- Машинное обучение (продвинутый уровень) -- Машинное обучение в цифровой экономике -- Прикладное машинное обучение и интеллектуальный анализ данных -- Основы математической статистики в машинном обучении -- Искусственный интеллект и машинное обучение -- Технологии машинного обучения -- Машинное обучение и нейронные сети -- Машинное обучение без учителя -- Методы машинного обучения с учителем -- Задачи и модели машинного обучения -- Методы и технологии машинного обучения -- Технологии машинного обучения и Big Data программного обеспечения -- Интеллектуальные системы обработки информации и машинное обучение -- Алгоритмы машинного обучения -- Глубокое машинное обучение, часть -- Облачные вычисления для решения задач в машинном обучении -- Решение прикладных задач с применением методов машинного обучения -- Машинное обучение в задачах обработки аэрокосмической информации -- Разработка приложений для систем машинного обучения -- Имитационные модели в задачах машинного обучения -- Анализ больших данных и машинное обучение -- Глубокое машинное обучение -- Основы машинного обучения -- Компьютерное моделирование в машинном обучении -- Машинное обучение в финансах -- Машинное обучение в физике -- Методы кластеризации при мониторинге автоматизированных систем -- Методы машинного обучения в информационной безопасности -- Интеллектуальные системы и машинное обучение -- Основы анализа больших данных и машинное обучение -- Распознавание образов и машинное обучение -- Машинное обучение и обработка больших объемов данных -- Методы машинного обучения и визуализации данных -- Обработка медико-биологических данных методами машинного обучения: проектное обучение -- Применение методов машинного обучения в задачах распознавания образов -- Прикладные задачи машинного обучения и обработка больших данных -- Теория машинного обучения -- Нейронные сети и машинное обучение -- Машинное обучение и искусственный интеллект -- Анализ временных рядов методами машинного обучения -- Байесовские методы Системный анализ и информатика -- Машинное обучение Системный анализ и информатика -- Продвинутые методы машинного обучения -- Методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных -- Математические основы машинного обучения -- Машинное обучение в задачах механики -- Машинное обучение для решения прикладных задач -- Технологии и инструментарий машинного обучения -- Интеллектуальные алгоритмы и машинное обучение -- Искусственный интеллект и машинное обучение в цифровой экономике -- Машинное обучение в инженерии знаний -- Машинное обучение и большие данные -- Машинное обучение и прикладная математика в -- Машинное обучение. Дополнительные главы -- Обучение машин: дополнительные главы -- Статистическая теория машинного обучения -- Машинное обучение и интеллектуальные системы -- Математические методы машинного обучения -- Машинное обучение в системах искусственного интеллекта -- Прикладные методы машинного обучения и анализа больших данных -- Современная прикладная статистика с элементами машинного обучения -- Алгоритмы и методы машинного обучения -- Модели и методы машинного обучения -- Машинное обучение и системы искусственного интеллекта в логистике -- Машинное обучение и управление большими данными -- Машинное обучение и управление большими данными в наукоемком производстве -- Машинное обучение в задачах прикладной экономики -- Машинное обучение и большие массивы данных -- Машинное обучение в интеллектуальных технических системах -- Нейронные сети и методы машинного обучения -- Дополнительные разделы машинного обучения -- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в химии и материаловедении -- Когнитивные технологии и машинное обучение в планировании и сопровождении спасательных и специальных операций -- Машинное обучение в физических задачах -- Методы машинного обучения для обработки промышленных данных -- Принципы машинного обучения -- Специализированные технологии машинного обучения -- Технологии машинного обучения в задачах развития городских территорий -- Технологии машинного обучения и анализа больших данных -- Статистические методы машинного обучения -- Математика машинного обучения -- Прикладные аспекты машинного обучения -- Введение в машинное обучение и анализ данных -- Машинное обучение (нейронные сети) -- Введение в искусственный интеллект и машинное обучение -- Основы искусственного интеллекта и машинного обучения -- Машинное обучение для решения задач кибернетики -- Методы оптимизации в машинном обучении -- Теория машинного обучения и распознавания образов -- Технологии и методы машинного обучения
Аннотация: Учебное пособие содержит введение в методы автоматического извлечения или порождения знаний с помощью машинного обучения. Это сравнительно молодое, но перспективное направление в области искусственного интеллекта, поскольку оно позволяет работать с «сырыми» данными. Рассматриваются основные принципы машинного обучения, которые можно применять как в технических, так и в информационных системах. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, аспирантов, преподавателей, слушателей курсов повышения квалификации, а также разработчиков программного обеспечения.
2.
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.
Страница 1, Результатов: 2