База данных: IPR База
Страница 2, Результатов: 49
Отмеченные записи: 0
11.
Подробнее
133312
Бурцева, Е. В.
Интеллектуальные информационные системы : учебное пособие / Бурцева Е. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2022. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2386-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
информатика -- информационная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- разработка -- создание
Аннотация: Представлены основные понятия и направления исследований в области искусственного интеллекта, история развития интеллектуальных информационных систем, принципы построения искусственных нейронных сетей, наиболее распространённые моделями представления знаний, такие как семантическая, фреймовая, продукционная, исчисление предикатов и нечёткая логика. Кроме того, рассмотрены структура, методы разработки и создания экспертных систем. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению 09.04.03 «Прикладная информатика», очной и заочной форм обучения, а также может быть полезно для тех, кто хочет получить базовые знания в области искусственного интеллекта.
Доп.точки доступа:
Платёнкин, А. В.
Рак, И. П.
Бурцева, Е. В.
Интеллектуальные информационные системы : учебное пособие / Бурцева Е. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2022. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2386-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
информатика -- информационная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- разработка -- создание
Аннотация: Представлены основные понятия и направления исследований в области искусственного интеллекта, история развития интеллектуальных информационных систем, принципы построения искусственных нейронных сетей, наиболее распространённые моделями представления знаний, такие как семантическая, фреймовая, продукционная, исчисление предикатов и нечёткая логика. Кроме того, рассмотрены структура, методы разработки и создания экспертных систем. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению 09.04.03 «Прикладная информатика», очной и заочной форм обучения, а также может быть полезно для тех, кто хочет получить базовые знания в области искусственного интеллекта.
Доп.точки доступа:
Платёнкин, А. В.
Рак, И. П.
12.
Подробнее
136209
Мухутдинов, А. Р.
Универсальные вычислительные экспресс-методы для создания искусственной нейронной сети сложного объекта и инновационного программного модуля на ее основе : монография / Мухутдинов А. Р. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 164 с. - ISBN 978-5-7882-3205-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.965
Кл.слова (ненормированные):
информационные технологии -- искусственная сеть -- нейронная сеть -- программный модуль -- сложный объект -- экспресс-метод
Аннотация: Монография посвящена использованию современных информационных технологий для создания эффективных технических систем. Рассмотрены особенности и закономерности сложных процессов. Предназначена для научных работников и инженеров, работающих в области теоретических и прикладных исследований сложных процессов, для практического использования результатов в новых перспективных технических системах, а также для преподавателей вузов, аспирантов и магистров направления подготовки 22.04.01 «Материаловедение и технологии материалов» (программа подготовки «Перспективные конструкционные материалы и высокоэффективные технологии»), занимающихся нейросетевым моделированием. Подготовлена на кафедре технологии твердых химических веществ.
Доп.точки доступа:
Ефимов, М. Г.
Мухутдинов, А. Р.
Универсальные вычислительные экспресс-методы для создания искусственной нейронной сети сложного объекта и инновационного программного модуля на ее основе : монография / Мухутдинов А. Р. - Казань : Издательство КНИТУ, 2022. - 164 с. - ISBN 978-5-7882-3205-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
информационные технологии -- искусственная сеть -- нейронная сеть -- программный модуль -- сложный объект -- экспресс-метод
Аннотация: Монография посвящена использованию современных информационных технологий для создания эффективных технических систем. Рассмотрены особенности и закономерности сложных процессов. Предназначена для научных работников и инженеров, работающих в области теоретических и прикладных исследований сложных процессов, для практического использования результатов в новых перспективных технических системах, а также для преподавателей вузов, аспирантов и магистров направления подготовки 22.04.01 «Материаловедение и технологии материалов» (программа подготовки «Перспективные конструкционные материалы и высокоэффективные технологии»), занимающихся нейросетевым моделированием. Подготовлена на кафедре технологии твердых химических веществ.
Доп.точки доступа:
Ефимов, М. Г.
13.
Подробнее
108282
Сысоев, Д. В.
Введение в теорию искусственного интеллекта : учебное пособие / Сысоев Д. В. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-1092-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- нейронная система -- нечеткая логика
Аннотация: В учебном пособии представлена классификация интеллектуальных нейронных систем. Рассмотрены современные подходы к моделированию нейронных сетей, применению нечеткой логики для решения задач прогнозирования, классификации, аппроксимации. Учебное пособие может быть использовано студентами, обучающимися по укрупненным группам направлений подготовки 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки» и 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», при изучении дисциплин «Интеллектуальные системы», «Нейронные сети», «Нечеткая логика», «Введение в искусственный интеллект», «Нейронные сети и их применение».
Доп.точки доступа:
Курипта, О. В.
Проскурин, Д. К.
Сысоев, Д. В.
Введение в теорию искусственного интеллекта : учебное пособие / Сысоев Д. В. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-1092-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- нейронная система -- нечеткая логика
Аннотация: В учебном пособии представлена классификация интеллектуальных нейронных систем. Рассмотрены современные подходы к моделированию нейронных сетей, применению нечеткой логики для решения задач прогнозирования, классификации, аппроксимации. Учебное пособие может быть использовано студентами, обучающимися по укрупненным группам направлений подготовки 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки» и 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», при изучении дисциплин «Интеллектуальные системы», «Нейронные сети», «Нечеткая логика», «Введение в искусственный интеллект», «Нейронные сети и их применение».
Доп.точки доступа:
Курипта, О. В.
Проскурин, Д. К.
14.
Подробнее
108228
Павлова, А. И.
Искусственные нейронные сети : учебное пособие / Павлова А. И. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 190 с. - ISBN 978-5-4497-1165-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- базисная сеть -- искусственная сеть -- искусственный интеллект -- нейрон -- нейронная сеть
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены основные положения теории искусственных нейронных сетей (ИНС), приведены особенности функционирования биологических и искусственных нейронов, классификации искусственных нейронных сетей, методы и подходы к обучению ИНС. Изложены архитектура и принципы обучения многослойных, радиальных базисных сетей, а также самоорганизующиеся алгоритмы классификации данных, методы обучения ИНС для распознавания образов. Учебное пособие предназначено для бакалавров и магистров укрупненных групп направлений подготовки 01.00.00 «Математика и механика», 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки», 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплины «Искусственные нейронные сети», «Математические модели искусственного интеллекта», «Нейронные сети», «Теория и практика нейронных сетей» и другие аналогичные курсы.
Павлова, А. И.
Искусственные нейронные сети : учебное пособие / Павлова А. И. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 190 с. - ISBN 978-5-4497-1165-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- базисная сеть -- искусственная сеть -- искусственный интеллект -- нейрон -- нейронная сеть
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены основные положения теории искусственных нейронных сетей (ИНС), приведены особенности функционирования биологических и искусственных нейронов, классификации искусственных нейронных сетей, методы и подходы к обучению ИНС. Изложены архитектура и принципы обучения многослойных, радиальных базисных сетей, а также самоорганизующиеся алгоритмы классификации данных, методы обучения ИНС для распознавания образов. Учебное пособие предназначено для бакалавров и магистров укрупненных групп направлений подготовки 01.00.00 «Математика и механика», 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки», 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплины «Искусственные нейронные сети», «Математические модели искусственного интеллекта», «Нейронные сети», «Теория и практика нейронных сетей» и другие аналогичные курсы.
15.
Подробнее
122326
Баюк, О. В.
Нейроматематика : учебное пособие / Баюк О. В. - Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2021. - 96 с. - ISBN 978-5-9961-2762-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.182
Кл.слова (ненормированные):
аппроксимация -- вычислительная техника -- информатика -- кластеризация -- математика -- нейроматематика -- нейронная сеть -- экстраполяция
Аннотация: Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Нейроматематика» магистрантов всех форм обучения направления 09.04.01 – Информатика и вычислительная техника. Учебное пособие может быть использовано магистрантами и бакалаврами других направлений. В учебном пособии выполнен обзор основных тем по дисциплине «Нейроматематика», представлены рекомендации по изучению теоретического (лекционного) материала, приведены задания для практических, лабораторных или самостоятельных работ студентов и представлены контрольные вопросы по теме.
Баюк, О. В.
Нейроматематика : учебное пособие / Баюк О. В. - Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2021. - 96 с. - ISBN 978-5-9961-2762-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
аппроксимация -- вычислительная техника -- информатика -- кластеризация -- математика -- нейроматематика -- нейронная сеть -- экстраполяция
Аннотация: Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Нейроматематика» магистрантов всех форм обучения направления 09.04.01 – Информатика и вычислительная техника. Учебное пособие может быть использовано магистрантами и бакалаврами других направлений. В учебном пособии выполнен обзор основных тем по дисциплине «Нейроматематика», представлены рекомендации по изучению теоретического (лекционного) материала, приведены задания для практических, лабораторных или самостоятельных работ студентов и представлены контрольные вопросы по теме.
16.
Подробнее
117165
Целых, А. Н.
Современные методы прикладной информатики в задачах анализа данных : учебное пособие по курсу «Методы интеллектуального анализа данных» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2021. - 130 с. - ISBN 978-5-9275-3783-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
анализ -- банк -- задача -- защита -- информационная безопасность -- кредит -- нейронная сеть -- прикладная информатика
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению актуальных проблем оценки рисков при рассмотрении кредитных заявок. В пособии была предложена структура и схема системы поддержки принятия решений в сфере банковского кредитования с применением модулей искусственного интеллекта, таких как нейронная сеть и нечеткая логика. Проанализирована инвестиционная привлекательность регионов РФ. Рассмотрены и модифицированы методы защиты от несанкционированного доступа, которые должны повысить надежность и информационную безопасность клиентов банковского сектора. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 10.03.01 Информационная безопасность по курсу «Методы интеллектуального анализа данных».
Доп.точки доступа:
Целых, А. А.
Котов, Э. М.
Целых, А. Н.
Современные методы прикладной информатики в задачах анализа данных : учебное пособие по курсу «Методы интеллектуального анализа данных» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2021. - 130 с. - ISBN 978-5-9275-3783-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ -- банк -- задача -- защита -- информационная безопасность -- кредит -- нейронная сеть -- прикладная информатика
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению актуальных проблем оценки рисков при рассмотрении кредитных заявок. В пособии была предложена структура и схема системы поддержки принятия решений в сфере банковского кредитования с применением модулей искусственного интеллекта, таких как нейронная сеть и нечеткая логика. Проанализирована инвестиционная привлекательность регионов РФ. Рассмотрены и модифицированы методы защиты от несанкционированного доступа, которые должны повысить надежность и информационную безопасность клиентов банковского сектора. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 10.03.01 Информационная безопасность по курсу «Методы интеллектуального анализа данных».
Доп.точки доступа:
Целых, А. А.
Котов, Э. М.
17.
Подробнее
105021
Тюгашев, А. А.
Компьютерные средства искусственного интеллекта : учебное пособие / Тюгашев А. А. - Самара : Самарский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2020. - 270 с. - ISBN 978-5-7964-2293-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- компьютер -- машинное творчество -- нейронная сеть -- экспертная система
Аннотация: Отражены как логические, построенные на применении формальных систем, так и ориентированные на машинное обучение и искусственные нейронные сети подходы к созданию и эксплуатации современных средств искусственного интеллекта. Описаны методы представления и использования знаний. Приведены примеры интеллектуального анализа данных с применением отечественного пакета Deductor Studio. Затронуты исторические, философские и этические аспекты искусственного интеллекта. Материал предназначен для студентов бакалавриата и магистратуры направлений 09.03.01 и 09.03.04, а также для широкого круга читателей, интересующихся задачами и перспективами искусственного интеллекта.
Тюгашев, А. А.
Компьютерные средства искусственного интеллекта : учебное пособие / Тюгашев А. А. - Самара : Самарский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2020. - 270 с. - ISBN 978-5-7964-2293-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- компьютер -- машинное творчество -- нейронная сеть -- экспертная система
Аннотация: Отражены как логические, построенные на применении формальных систем, так и ориентированные на машинное обучение и искусственные нейронные сети подходы к созданию и эксплуатации современных средств искусственного интеллекта. Описаны методы представления и использования знаний. Приведены примеры интеллектуального анализа данных с применением отечественного пакета Deductor Studio. Затронуты исторические, философские и этические аспекты искусственного интеллекта. Материал предназначен для студентов бакалавриата и магистратуры направлений 09.03.01 и 09.03.04, а также для широкого круга читателей, интересующихся задачами и перспективами искусственного интеллекта.
18.
Подробнее
107959
Игнатьев, В. В.
Методы управления техническими объектами с помощью интеллектуальных регуляторов на основе самоорганизации баз знаний : монография / Игнатьев В. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2020. - 142 с. - ISBN 978-5-9275-3562-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
автоматизированная система -- интеллектуальный регулятор -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- нечеткий регулятор -- технический объект
Аннотация: Монография посвящается памяти моего учителя, доктора технических наук, профессора Финаева Валерия Ивановича. Представленные в монографии научные результаты были получены автором при обучении в докторантуре Южного федерального университета под его научным руководством. В монографии предложены методы управления техническими объектами с помощью интеллектуальных регуляторов. Представлены модели гибридного управления техническим объектом с разработанными системами адаптивного поведения на основе нейронечеткого вывода. В представленных моделях применяются интеллектуальные регуляторы на основе самоорганизации базы знаний без привлечения эксперта, позволяющие обеспечить эффективное робастное управление объектом, функционирующим в непредвиденных внешних ситуациях, а также при изменении его параметров, используя объективные знания о его динамическом поведении. Разработаны методы оптимизации процедуры синтеза нечетких регуляторов.
Игнатьев, В. В.
Методы управления техническими объектами с помощью интеллектуальных регуляторов на основе самоорганизации баз знаний : монография / Игнатьев В. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2020. - 142 с. - ISBN 978-5-9275-3562-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
автоматизированная система -- интеллектуальный регулятор -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- нечеткий регулятор -- технический объект
Аннотация: Монография посвящается памяти моего учителя, доктора технических наук, профессора Финаева Валерия Ивановича. Представленные в монографии научные результаты были получены автором при обучении в докторантуре Южного федерального университета под его научным руководством. В монографии предложены методы управления техническими объектами с помощью интеллектуальных регуляторов. Представлены модели гибридного управления техническим объектом с разработанными системами адаптивного поведения на основе нейронечеткого вывода. В представленных моделях применяются интеллектуальные регуляторы на основе самоорганизации базы знаний без привлечения эксперта, позволяющие обеспечить эффективное робастное управление объектом, функционирующим в непредвиденных внешних ситуациях, а также при изменении его параметров, используя объективные знания о его динамическом поведении. Разработаны методы оптимизации процедуры синтеза нечетких регуляторов.
19.
Подробнее
79623
Никитин, Ю. Р.
Диагностирование мехатронных систем : учебное пособие / Никитин Ю. Р. - Саратов : Вузовское образование, 2019. - 110 с. - ISBN 978-5-4487-0381-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.96
Кл.слова (ненормированные):
диагностирование мехатронных систем -- мехатроника -- нейронная сеть -- робототехника -- учебное пособие
Аннотация: В учебном пособии изложены основные термины и определения мехатронных систем и их диагностики, рассмотрены методы, устройства и алгоритмы диагностирования. Разработаны модели систем диагностирования мехатронных объектов, приведены примеры разработки нейронной сети для диагностирования подшипников, а также примеры диагностирования станков, мехатронных модулей движения на базе системы нечеткого вывода. Предложены схемы аппаратных средств диагностирования мехатронных систем и решена задача многокритериальной оптимизации систем диагностирования. Подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначено для изучения дисциплины «Диагностика и надежность автоматизированных систем» по направлениям подготовки высшего образования 15.03.05 «Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств», 27.03.03 «Системный анализ и управление», 15.03.06 «Мехатроника и робототехника». Кроме того, учебное пособие будет полезно студентам и магистрантам, обучающимся по инженерно техническим направлениям.
Доп.точки доступа:
Абрамов, И. В.
Никитин, Ю. Р.
Диагностирование мехатронных систем : учебное пособие / Никитин Ю. Р. - Саратов : Вузовское образование, 2019. - 110 с. - ISBN 978-5-4487-0381-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
диагностирование мехатронных систем -- мехатроника -- нейронная сеть -- робототехника -- учебное пособие
Аннотация: В учебном пособии изложены основные термины и определения мехатронных систем и их диагностики, рассмотрены методы, устройства и алгоритмы диагностирования. Разработаны модели систем диагностирования мехатронных объектов, приведены примеры разработки нейронной сети для диагностирования подшипников, а также примеры диагностирования станков, мехатронных модулей движения на базе системы нечеткого вывода. Предложены схемы аппаратных средств диагностирования мехатронных систем и решена задача многокритериальной оптимизации систем диагностирования. Подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначено для изучения дисциплины «Диагностика и надежность автоматизированных систем» по направлениям подготовки высшего образования 15.03.05 «Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств», 27.03.03 «Системный анализ и управление», 15.03.06 «Мехатроника и робототехника». Кроме того, учебное пособие будет полезно студентам и магистрантам, обучающимся по инженерно техническим направлениям.
Доп.точки доступа:
Абрамов, И. В.
20.
Подробнее
94424
Иванюк, В. А.
Инвестиции. Количественные модели : учебное пособие / Иванюк В. А. - Москва : Прометей, 2019. - 124 с. - ISBN 978-5-907166-16-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.263
Кл.слова (ненормированные):
ms excel -- биржевой индикатор -- инвестиционный портфель -- инвестиция -- индикатор кризиса -- количественная модель -- нейронная сеть -- портфельное инвестирование -- экономическое прогнозирование
Аннотация: В пособии рассматриваются теории и модели портфельного инвестирования, методы построения биржевых индикаторов, анализ финансовых временных рядов. Также внимание уделяется прогнозированию финансовых временных рядов на основе нейронных сетей. Все расчеты проводятся в MS Excel. Пособие предназначено для подготовки студентов экономических вузов. Оно может быть использовано как для проведения практических занятий, так и для организации самостоятельной работы студентов.
Иванюк, В. А.
Инвестиции. Количественные модели : учебное пособие / Иванюк В. А. - Москва : Прометей, 2019. - 124 с. - ISBN 978-5-907166-16-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
ms excel -- биржевой индикатор -- инвестиционный портфель -- инвестиция -- индикатор кризиса -- количественная модель -- нейронная сеть -- портфельное инвестирование -- экономическое прогнозирование
Аннотация: В пособии рассматриваются теории и модели портфельного инвестирования, методы построения биржевых индикаторов, анализ финансовых временных рядов. Также внимание уделяется прогнозированию финансовых временных рядов на основе нейронных сетей. Все расчеты проводятся в MS Excel. Пособие предназначено для подготовки студентов экономических вузов. Оно может быть использовано как для проведения практических занятий, так и для организации самостоятельной работы студентов.
Страница 2, Результатов: 49