База данных: База IPR
Беті 1, Нәтижелерін: 5
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
144746
Құралбаев, З.
Ақпараттық технологиялар. Негізгі есептеу алгоритмдері : тжКБ үшін оқу құралы / Құралбаев З. - Алматы, Саратов : EDP Hub (Идипи Хаб), Профобразование, 2024. - 355 с. - ISBN 978-5-4488-2311-4 : Б. ц.
Книга не входит в Премиум-версию IPR SMART.
ББК 16.33
Кл.слова (ненормированные):
python -- алгоритм -- алгоритмдік тіл -- ақпараттық технологиялар -- есептеу алгоритмі
Аннотация: Оқу құралында алгоритмдерді сипаттаудың қолданыстағы түрлері мен әдістері, олардың қасиеттері, тиімділігі мен күрделілігі туралы ақпарат берілген. Компьютердегі мысалдарды шешуге арналған бағдарламалар танымал Алгоритмдік Python тілінде құрастырылған және есептеу нәтижелері талданған. Есептерді шешу әдістері туралы қысқаша теориялық Ақпарат және оларды жүзеге асырудың практикалық мысалдары көрсетілген. Оқу құралы «Ақпараттық технологиялар» пәнін оқитын техникалық және кәсіптік білім беру студенттеріне арналған.
Құралбаев, З.
Ақпараттық технологиялар. Негізгі есептеу алгоритмдері : тжКБ үшін оқу құралы / Құралбаев З. - Алматы, Саратов : EDP Hub (Идипи Хаб), Профобразование, 2024. - 355 с. - ISBN 978-5-4488-2311-4 : Б. ц.
Книга не входит в Премиум-версию IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- алгоритм -- алгоритмдік тіл -- ақпараттық технологиялар -- есептеу алгоритмі
Аннотация: Оқу құралында алгоритмдерді сипаттаудың қолданыстағы түрлері мен әдістері, олардың қасиеттері, тиімділігі мен күрделілігі туралы ақпарат берілген. Компьютердегі мысалдарды шешуге арналған бағдарламалар танымал Алгоритмдік Python тілінде құрастырылған және есептеу нәтижелері талданған. Есептерді шешу әдістері туралы қысқаша теориялық Ақпарат және оларды жүзеге асырудың практикалық мысалдары көрсетілген. Оқу құралы «Ақпараттық технологиялар» пәнін оқитын техникалық және кәсіптік білім беру студенттеріне арналған.
2.
Подробнее
140551
Бабенышев, С. В.
Информационные технологии поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях : учебное пособие / Бабенышев С. В. - Железногорск : Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, 2024. - 145 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 16.33
Кл.слова (ненормированные):
информационные технологии -- чрезвычайные ситуации
Аннотация: Учебное пособие содержит методически систематизированный материал, охватывающий темы учебной программы дисциплины «Информационные технологии поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях». В нем особое внимание уделено действующей нормативной базе, на основе которой происходит принятие решений в области чрезвычайных ситуаций (ЧС), тенденциям законодательных изменений, применению свободно распространяемых программных средств, имеющимся информационным системам поддержки принятия решений. Пособие предназначено для использования в образовательном процессе Сибирской пожарно-спасательной академии ГПС МЧС России при изучении учебной дисциплины «Информационные технологии поддержки принятия решений в ЧС» обучающимися по направлению подготовки 38.03.04 Государственное и муниципальное управление.
Доп.точки доступа:
Матеров, Е. Н.
Бабенышев, С. В.
Информационные технологии поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях : учебное пособие / Бабенышев С. В. - Железногорск : Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, 2024. - 145 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
информационные технологии -- чрезвычайные ситуации
Аннотация: Учебное пособие содержит методически систематизированный материал, охватывающий темы учебной программы дисциплины «Информационные технологии поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях». В нем особое внимание уделено действующей нормативной базе, на основе которой происходит принятие решений в области чрезвычайных ситуаций (ЧС), тенденциям законодательных изменений, применению свободно распространяемых программных средств, имеющимся информационным системам поддержки принятия решений. Пособие предназначено для использования в образовательном процессе Сибирской пожарно-спасательной академии ГПС МЧС России при изучении учебной дисциплины «Информационные технологии поддержки принятия решений в ЧС» обучающимися по направлению подготовки 38.03.04 Государственное и муниципальное управление.
Доп.точки доступа:
Матеров, Е. Н.
3.
Подробнее
143093
Введение в топологический анализ данных : учебное пособие / Чатоян С. К. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. - 244 с. - ISBN 978-5-7422-8096-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 16.333
Кл.слова (ненормированные):
алгебра -- данные -- машинное обучение -- теория графов -- топологический анализ -- топология
Аннотация: Учебное пособие разработано для изучения основ топологического анализа данных для дальнейшего применения полученных знаний в решении практических задач. Приведены сведения из алгебры, топологии и теории графов. Изложены основные конструкции топологического анализа данных. Предназначено для аспирантов и студентов старших курсов, обучающихся по специальностям в области искусственного интеллекта и анализа данных.
Доп.точки доступа:
Чатоян, С. К.
Лукашин, А. А.
Заборовский, В. С.
Нашивочников, Н. В.
Введение в топологический анализ данных : учебное пособие / Чатоян С. К. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. - 244 с. - ISBN 978-5-7422-8096-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгебра -- данные -- машинное обучение -- теория графов -- топологический анализ -- топология
Аннотация: Учебное пособие разработано для изучения основ топологического анализа данных для дальнейшего применения полученных знаний в решении практических задач. Приведены сведения из алгебры, топологии и теории графов. Изложены основные конструкции топологического анализа данных. Предназначено для аспирантов и студентов старших курсов, обучающихся по специальностям в области искусственного интеллекта и анализа данных.
Доп.точки доступа:
Чатоян, С. К.
Лукашин, А. А.
Заборовский, В. С.
Нашивочников, Н. В.
4.
Подробнее
144131
Захарова, А. А.
Анализ данных в Excel и Calc : учебно-методическое пособие по выполнению лабораторных работ и самостоятельной работе по дисциплине «Анализ больших данных» для студентов технических направлений подготовки / Захарова А. А. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2024. - 61 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 16.33
Кл.слова (ненормированные):
calc -- excel -- данные
Аннотация: Пособие содержит задания и требования по выполнению лабораторных работ, самостоятельной работе студентов по дисциплине «Анализ больших данных». Лабораторные работы направлены на закрепление теоретических знаний, а также формирование навыков применения методов машинного обучения для анализа больших наборов экономических данных, используя возможности табличных процессоров Excel и Calc.
Захарова, А. А.
Анализ данных в Excel и Calc : учебно-методическое пособие по выполнению лабораторных работ и самостоятельной работе по дисциплине «Анализ больших данных» для студентов технических направлений подготовки / Захарова А. А. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2024. - 61 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
calc -- excel -- данные
Аннотация: Пособие содержит задания и требования по выполнению лабораторных работ, самостоятельной работе студентов по дисциплине «Анализ больших данных». Лабораторные работы направлены на закрепление теоретических знаний, а также формирование навыков применения методов машинного обучения для анализа больших наборов экономических данных, используя возможности табличных процессоров Excel и Calc.
5.
Подробнее
152795
Суханов, А. Я.
Интеллектуальные системы : учебно-методическое пособие по лабораторным и практическим занятиям, самостоятельной и индивидуальной работе студентов / Суханов А. Я. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2023. - 147 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 16.333
Кл.слова (ненормированные):
bert -- clips -- gpt -- генерирующая модель -- дедуктивная модель -- интеллектуальные системы -- машинное обучение -- нейронная сеть gan -- прямой вывод -- языковая модель
Аннотация: Учебное пособие предназначено для выполнения лабораторных и практических заданий по дисциплине Интеллектуальные системы. Представленные работы и теоретический материал позволят магистранту изучить как классические подходы, основанные на дедуктивных моделях вывода, так и современных основанных на использовании индуктивных моделей, в частности, глубоких нейронных сетей и современных библиотек машинного обучения. Выполнение лабораторных работ позволит начать свой путь в данной стремительно развивающейся области знаний. В пособии присутствует изучение системы прямого вывода Clips, генерирующих моделей нейронных сетей GAN, сетей для решения задач классификации. Рассматриваются алгоритмы обучения с подкреплением, как алгоритмы используемые при обучении робототехнических систем, так и для дообучения языковых диалоговых моделей. Приведено теоретическое рассмотрение языковых моделей GPT и BERT.
Суханов, А. Я.
Интеллектуальные системы : учебно-методическое пособие по лабораторным и практическим занятиям, самостоятельной и индивидуальной работе студентов / Суханов А. Я. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2023. - 147 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
bert -- clips -- gpt -- генерирующая модель -- дедуктивная модель -- интеллектуальные системы -- машинное обучение -- нейронная сеть gan -- прямой вывод -- языковая модель
Аннотация: Учебное пособие предназначено для выполнения лабораторных и практических заданий по дисциплине Интеллектуальные системы. Представленные работы и теоретический материал позволят магистранту изучить как классические подходы, основанные на дедуктивных моделях вывода, так и современных основанных на использовании индуктивных моделей, в частности, глубоких нейронных сетей и современных библиотек машинного обучения. Выполнение лабораторных работ позволит начать свой путь в данной стремительно развивающейся области знаний. В пособии присутствует изучение системы прямого вывода Clips, генерирующих моделей нейронных сетей GAN, сетей для решения задач классификации. Рассматриваются алгоритмы обучения с подкреплением, как алгоритмы используемые при обучении робототехнических систем, так и для дообучения языковых диалоговых моделей. Приведено теоретическое рассмотрение языковых моделей GPT и BERT.
Беті 1, Нәтижелерін: 5