База данных: IPR База
Страница 1, Результатов: 8
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
92704
Методы поддержки принятия решений : учебное пособие (курс лекций) / сост. Т. В. Киселева. - Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2019. - 160 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.18
Кл.слова (ненормированные):
olap-технология -- oltp-система -- дерево решений -- коллектив экспертов -- метод поддержки -- нейронная сеть -- принятие решения -- управленческое решение -- экспертная система
Аннотация: В пособии (курс лекций) представлено систематизированное изложение методологических основ формирования управленческого решения, особенностей процесса принятия управленческих решений, описание содержания создания систем поддержки принятия решений. Предназначено для студентов вузов по направлению подготовки 09.04.03 Прикладная информатика.
Доп.точки доступа:
Киселева, Т. В. \сост.\
Методы поддержки принятия решений : учебное пособие (курс лекций) / сост. Т. В. Киселева. - Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2019. - 160 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
olap-технология -- oltp-система -- дерево решений -- коллектив экспертов -- метод поддержки -- нейронная сеть -- принятие решения -- управленческое решение -- экспертная система
Аннотация: В пособии (курс лекций) представлено систематизированное изложение методологических основ формирования управленческого решения, особенностей процесса принятия управленческих решений, описание содержания создания систем поддержки принятия решений. Предназначено для студентов вузов по направлению подготовки 09.04.03 Прикладная информатика.
Доп.точки доступа:
Киселева, Т. В. \сост.\
2.
Подробнее
75375
Пальмов, С. В.
Интеллектуальные системы и технологии : учебное пособие / Пальмов С. В. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 195 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм априори -- ассоциативное правило -- дерево решений -- интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- семантическая сеть -- топология сети -- экспертная система
Аннотация: Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск. Предназначено в качестве учебного пособия для студентов направления подготовки 09.03.02. «Информационные системы и технологии» по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии».
Пальмов, С. В.
Интеллектуальные системы и технологии : учебное пособие / Пальмов С. В. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 195 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм априори -- ассоциативное правило -- дерево решений -- интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- семантическая сеть -- топология сети -- экспертная система
Аннотация: Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск. Предназначено в качестве учебного пособия для студентов направления подготовки 09.03.02. «Информационные системы и технологии» по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии».
3.
Подробнее
75376
Пальмов, С. В.
Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / Пальмов С. В. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 127 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- анализ данных -- ассоциативные правила -- генетический алгоритм -- дерево решений -- интеллектуальный анализ -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- случайный лес
Аннотация: Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск. Предназначено в качестве учебного пособия для студентов направления подготовки 09.04.02. «Информационные системы и технологии» по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных».
Пальмов, С. В.
Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / Пальмов С. В. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 127 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- анализ данных -- ассоциативные правила -- генетический алгоритм -- дерево решений -- интеллектуальный анализ -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- случайный лес
Аннотация: Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск. Предназначено в качестве учебного пособия для студентов направления подготовки 09.04.02. «Информационные системы и технологии» по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных».
4.
Подробнее
144359
Седова, Н. А.
Дискретная математика. Задачи повышенной сложности : практикум для подготовки к интернет-экзамену / Седова Н. А. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2025. - 97 с. - ISBN 978-5-4497-3824-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
дерево решений -- дискретная математика -- интернет-экзамен -- переключательная функция -- произведение множеств -- связность графа -- теория графов -- теория множеств -- упорядочивание множества -- упрощение множества
Аннотация: Практикум содержит практические материалы для изучения дисциплины «Дискретная математика» по 4 разделам: «Теория множеств», «Отношения и функции», «Основы теории графов», «Переключательные функции». Включает 60 разобранных задач повышенной сложности интернет-экзамена из Единого портала интернет-тестирования в сфере образования. Предназначен для студентов укрупненных групп направлений подготовки и специальностей «Информатика и вычислительная техника», «Электроника, радиотехника и системы связи», изучающих дисциплину «Дискретная математика».
Доп.точки доступа:
Седов, В. А.
Седова, Н. А.
Дискретная математика. Задачи повышенной сложности : практикум для подготовки к интернет-экзамену / Седова Н. А. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2025. - 97 с. - ISBN 978-5-4497-3824-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
дерево решений -- дискретная математика -- интернет-экзамен -- переключательная функция -- произведение множеств -- связность графа -- теория графов -- теория множеств -- упорядочивание множества -- упрощение множества
Аннотация: Практикум содержит практические материалы для изучения дисциплины «Дискретная математика» по 4 разделам: «Теория множеств», «Отношения и функции», «Основы теории графов», «Переключательные функции». Включает 60 разобранных задач повышенной сложности интернет-экзамена из Единого портала интернет-тестирования в сфере образования. Предназначен для студентов укрупненных групп направлений подготовки и специальностей «Информатика и вычислительная техника», «Электроника, радиотехника и системы связи», изучающих дисциплину «Дискретная математика».
Доп.точки доступа:
Седов, В. А.
5.
Подробнее
134605
Чунюк, Д. Ю.
Геотехнические риски в строительстве : учебно-методическое пособие / Чунюк Д. Ю. - Москва : МИСИ-МГСУ, ЭБС АСВ, 2023. - 34 с. - ISBN 978-5-7264-3230-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 38.58
Кл.слова (ненормированные):
геотехнические риски -- дерево решений -- дерево событий -- метод дельфи -- строительство
Аннотация: В учебно-методическом пособии содержатся материалы по рискам в геотехническом и подземном строительстве для самостоятельного изучения. Для обучающихся по направлению подготовки 08.04.01 Строительство.
Доп.точки доступа:
Сельвиян, С. М.
Чунюк, Д. Ю.
Геотехнические риски в строительстве : учебно-методическое пособие / Чунюк Д. Ю. - Москва : МИСИ-МГСУ, ЭБС АСВ, 2023. - 34 с. - ISBN 978-5-7264-3230-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
геотехнические риски -- дерево решений -- дерево событий -- метод дельфи -- строительство
Аннотация: В учебно-методическом пособии содержатся материалы по рискам в геотехническом и подземном строительстве для самостоятельного изучения. Для обучающихся по направлению подготовки 08.04.01 Строительство.
Доп.точки доступа:
Сельвиян, С. М.
6.
Подробнее
152812
Захарова, А. А.
Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений. Лабораторный практикум : учебно-методическое пособие по выполнению лабораторных работ по курсу «Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений» для магистрантов, обучающихся по направлению 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника» (профиль Автоматизированные системы обработки информации и управления в экономике). / Захарова А. А. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2023. - 96 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65
Кл.слова (ненормированные):
банкротство -- дерево решений -- инструментальный метод -- математический метод -- принятие решений -- риски
Аннотация: В учебно-методическом пособии приводится описание десяти лабораторных работ: применение схемы выбора оптимальной альтернативы для обоснования решения; применение метода парных сравнений для оценки ценностных ориентаций потенциального работника; многокритериальный выбор методом ранжирования и методом нечеткой свертки показателей; построение «дерева решений; принятие решений в условиях риска; методы принятия решения в условиях конфликта и неопределенности; разработка таблиц компетентности экспертов; анализ риска банкротства предприятия на основе нечетких множеств; метод попарных сравнений факторов развития предприятия; оценка эффективности предприятий на основе метода DEA; разработка концепции системы поддержки принятия решений в конкретной предметной области. Учебно-методическое пособие предназначено для магистрантов направления «Информатика и вычислительная техника» (профиль Автоматизированные системы обработки информации и управления в экономике).
Доп.точки доступа:
Мицель, А. А.
Захарова, А. А.
Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений. Лабораторный практикум : учебно-методическое пособие по выполнению лабораторных работ по курсу «Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений» для магистрантов, обучающихся по направлению 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника» (профиль Автоматизированные системы обработки информации и управления в экономике). / Захарова А. А. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2023. - 96 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
банкротство -- дерево решений -- инструментальный метод -- математический метод -- принятие решений -- риски
Аннотация: В учебно-методическом пособии приводится описание десяти лабораторных работ: применение схемы выбора оптимальной альтернативы для обоснования решения; применение метода парных сравнений для оценки ценностных ориентаций потенциального работника; многокритериальный выбор методом ранжирования и методом нечеткой свертки показателей; построение «дерева решений; принятие решений в условиях риска; методы принятия решения в условиях конфликта и неопределенности; разработка таблиц компетентности экспертов; анализ риска банкротства предприятия на основе нечетких множеств; метод попарных сравнений факторов развития предприятия; оценка эффективности предприятий на основе метода DEA; разработка концепции системы поддержки принятия решений в конкретной предметной области. Учебно-методическое пособие предназначено для магистрантов направления «Информатика и вычислительная техника» (профиль Автоматизированные системы обработки информации и управления в экономике).
Доп.точки доступа:
Мицель, А. А.
7.
Подробнее
86414
Пономарева, Ж. Г.
Рискология : методическое пособие для бакалавров по направлениям подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика, 38.03.02 «Экономика», 38.03.03. «Управление персоналом» / Пономарева Ж. Г. - Симферополь : Университет экономики и управления, 2018. - 111 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.050
Кл.слова (ненормированные):
анализ риска -- дерево решений -- качественный анализ -- количественный анализ -- рискология -- системный анализ -- теория игры -- теория полезности -- теория портфеля -- экономический риск
Аннотация: Рассматриваются виды рисков, а так же способы оптимизации и причины возникновения рисков. Пособие предназначено для студентов экономических специальностей.
Пономарева, Ж. Г.
Рискология : методическое пособие для бакалавров по направлениям подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика, 38.03.02 «Экономика», 38.03.03. «Управление персоналом» / Пономарева Ж. Г. - Симферополь : Университет экономики и управления, 2018. - 111 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ риска -- дерево решений -- качественный анализ -- количественный анализ -- рискология -- системный анализ -- теория игры -- теория полезности -- теория портфеля -- экономический риск
Аннотация: Рассматриваются виды рисков, а так же способы оптимизации и причины возникновения рисков. Пособие предназначено для студентов экономических специальностей.
8.
Подробнее
133907
Чубукова, И. А.
Data Mining : учебное пособие / Чубукова И. А. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 469 с. - ISBN 978-5-4497-2391-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- анализ данных -- байесовская классификация -- визуализация -- дерево решений -- карта кохонена -- кластерный анализ -- нейронная сеть
Аннотация: Учебное пособие знакомит студентов с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining. Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP. Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности. Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с информатикой и информационными технологиями, а также для всех, кто интересуется основами технологии Data Mining.
Чубукова, И. А.
Data Mining : учебное пособие / Чубукова И. А. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 469 с. - ISBN 978-5-4497-2391-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- анализ данных -- байесовская классификация -- визуализация -- дерево решений -- карта кохонена -- кластерный анализ -- нейронная сеть
Аннотация: Учебное пособие знакомит студентов с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining. Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP. Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности. Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с информатикой и информационными технологиями, а также для всех, кто интересуется основами технологии Data Mining.
Страница 1, Результатов: 8