знания и навыки

учебная и научная литература

учебники и пособия для вузов

технические науки

программирование

Изложенный в книге материал призван помочь студентам в освоении технологий проектирования интеллектуальных систем, методов анализа данных и машинного обучения. Основное внимание уделено истории развития искусственного интеллекта, характеристике существующих моделей представления знаний, рассмотрению нисходящего и восходящего подходов развития искусственного интеллекта с соответствующими примерами использования методов анализа данных и методов машинного обучения, эволюционных алгоритмов и примерами интеллектуальных систем, таких как экспертные системы, системы поддержки принятия решений.
Учебник адресован студентам, обучающимся по укрупненной группе специальностей и направлений подготовки высшего образования «Информатика и вычислительная техника», а также смежным направлениям подготовки и специальностям: «Прикладная математика и информатика», «Системный анализ и управление», «Прикладная математика». Книга будет также полезна аспирантам и научным работникам, которые в своей деятельности используют модели и методы искусственного интеллекта.

литературоведение

Методы и алгоритмы искусственного интеллекта. Учебник для вузов

Изложенный в книге материал призван помочь студентам в освоении метода имитационного моделирования. Имитационное моделирование как наукоемкая технология способствует реализации принципа сознательности и активности обучаемых, навыка самостоятельного поиска и принятия решений, самостоятельного освоения «специфики» функционирования сложных систем, получению новых знаний «от проблемы к знаниям». Основное внимание уделено принципам дискретно-событийного и мультиагентного моделирования. Дана характеристика методам воспроизведения траектории «движения» моделируемого объекта в пространстве смены его состояний. Продемонстрировано применение метода Монте-Карло, обеспечивающего разыгрывание «случайностей» при моделировании стохастических систем. Показана медленная сходимость метода Монте-Карло при моделировании редких событий и в задачах большой размерности. На конкретных примерах показаны возможности аналитико-имитационного моделирования для сокращения количества численных экспериментов.
Учебник адресован студентам, обучающимся по направлению подготовки «Информационные системы и технологии», а также смежным направлениям подготовки и специальностям: «Информатика и вычислительная техника», «Прикладная математика и информатика», «Системный анализ и управление», «Прикладная математика». Книга будет также полезна аспирантам и научным работникам, которые в своей деятельности используют имитационное моделирование.

Моделирование систем. Имитационный метод. Учебник для вузов

Высшее образование (Лань)

Показаны технологии интеллектуального анализа данных. Особое внимание уделено задачам кластеризации и классификации. Приводится характеристика методов, алгоритмов и этапы решения этих задач с закреплением полученных знаний в виде выполнения лабораторных работ.
Для студентов, обучающихся по направлениям подготовки укрупненной группы «Информатика и вычислительная техника», а также смежным направлениям подготовки и специальностям: «Прикладная математика и информатика», «Системный анализ и управление», «Прикладная математика». Может быть полезно аспирантам и научным работникам, которые в своей деятельности используют модели и методы искусственного интеллекта.

внеклассное чтение

Интеллектуальный анализ данных

Без серии

Татьяна Михайловна Татарникова