База данных: База IPR
Беті 1, Нәтижелерін: 2
Отмеченные записи: 0
1.
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.
2.
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: 2