Информатика и основы искусственного интеллекта - все книги по дисциплине. Издательство Лань

Решение задачи на компьютере связано с применением моделей, представленных на разных языках, начиная с естественного и кончая языком программирования. Во избежание дорогостоящего программирования разрабатываются специализированные инструментальные системы (ИнС), рассчитанные на решение классов задач. В связи с этим основное внимание в книге уделено языкам описания модели задачи, начиная с естественного языка и заканчивая языком ИнС. Естественный язык используется не только для формулирования содержательной постановки задачи, но и для создания онтологической модели предметной области. Особое место занимает язык предикатов первого порядка (ЯППП), используемый для логического анализа данных и условий задачи. Алгебраическая система как модель ЯППП используется в роли языка системного анализа задачи. Высокая общность и простота этого языка имеет следствием компактное представление большого объёма условий сложной задачи в их взаимосвязи. Использование естественного и искусственных языков демонстрируется созданием формальных моделей задач многомерного оценивания объектов на сквозном примере оценивания беспилотных летательных аппаратов. В качестве инструментальной системы рассматривается система выбора и ранжирования СВИРЬ-М, предназначенная для решения класса задач многомерного оценивания объектов.
Материал рекомендован при подготовке аспирантов по научной специальности «Системный анализ, управление и обработка информации» и может быть использован студентами, обучающимися по направлению «Системный анализ и управление», в частности, при изучении дисциплин «Теория принятия решений», «Системный анализ и принятие решений», а также может быть полезен научным работникам, занятым в сфере исследования, проектирования и управления сложными объектами.

Учебное пособие представляет собой комплексный лабораторный практикум по дисциплине «Системы искусственного интеллекта», разработанный специально для студентов, обучающихся по специальности «Информационная безопасность».
Основное содержание практикума включает теоретические основы и практические задания по разработке и применению интеллектуальных систем в контексте информационной безопасности. Особое внимание уделяется практическому освоению современных технологий искусственного интеллекта, методов машинного обучения и экспертных систем.

Данная монография раскрывает методологические основы интеграции искусственного интеллекта в образовательные процессы. В ней рассматриваются ключевые подходы к проектированию и внедрению ИИ-систем в цифровые платформы, а также анализируются текущие и перспективные тенденции их эволюции. Работа способствует развитию профессиональной компетентности студентов вузов, высококвалифицированных специалистов и научных сотрудников, занимающихся обучением и исследованиями в сфере разработки и применения ИИ в образовании. Издание адресовано педагогам, аспирантам, магистрам, бакалаврам и исследователям, интересующимся вопросами искусственного интеллекта в цифровой образовательной среде.
Монография состоит из пяти глав. В первой главе описаны теоретические основы искусственного интеллекта в цифровой образовательной среде, где обсуждаются эволюция концепций ИИ, ключевые технологии и их роль в образовании, теоретические рамки интеграции и связанные вызовы. Во второй главе рассматривается персонализация обучения с использованием ИИ, включая концепцию персонализированного обучения, алгоритмы адаптации, анализ данных обучающихся, кейс-стади и этические аспекты. В третьей главе анализируются геймификация и интерактивные среды с ИИ, где освещаются основы геймификации, ИИ-алгоритмы для адаптивных игр и симуляций, оценка эффективности и вызовы дизайна. В четвертой главе изучаются этические и правовые аспекты ИИ в цифровом образовании, такие как этические дилеммы, правовые рамки (включая Федеральный закон «Об искусственном интеллекте»), защита данных и инфраструктурные инструменты ИИ. В пятой главе описываются будущие стратегии внедрения и практические приложения ИИ, включая тренды развития, стратегии внедрения с учетом Стратегии развития искусственного интеллекта в Российской Федерации до 2030 г., кейс-стади и рекомендации по оценке эффективности.

Проблематика философии техники затрагивает сегодня все уровни обучения в вузе: от начальных курсов до аспирантуры. В этой дисциплине аккумулировано все самое значимое в области философского отражения научно-технического прогресса. Это позволяет поставить и решить одну из самых главных задач философии техники — показать фундаментальную значимость техногенного развития для современного развития человечества, что в социальном виде отражается через выделение трех векторов развития
техногенной цивилизации: постчеловеческого, внечеловеческого и сверхтехногенного вектора, а в техническом плане — через отражение высоких технологий: нанотехнологии, био-киборг-технологии, виртуальной реальности, высоких социально-гуманитарных технологий, искусственного интеллекта и робототехники. Структура учебного пособия опирается на предельно понятную логику изложения образовательного материала и завершается списком итоговых экзаменационных вопросов.
Учебное пособие может быть использовано для преподавания общефилософского вузовского курса «Философия техники», а также для преподавания аспирантского философского курса «История и философия науки», но будет интересно и широкому кругу читателей, интересующихся осмыслением актуальных проблем современности.

Использование в обучении пособия «Мультивариантные практические работы с программным обеспечением на Python по дисциплине «Информатика и основы искусственного интеллекта» позволяет, с одной стороны, сформировать без участия преподавателя индивидуальный вариант заданий для каждого студента с использованием программ на языке Python, листинги которых приведены в пособии, а, с другой стороны, сократить время выполнения заданий практических работ за счет применения готовых файлов, входящих в программное обеспечение пособия.
Предлагаемое учебное пособие включает практические работы, справочные материалы и приложения для организации контактной работы студентов на аудиторных занятиях.
К книге прилагаются дополнительные материалы, доступные в электронной библиотечной системе «Лань» по ссылке или QR-коду, указанным ниже.

Учебное пособие содержит теоретические основы машинно-ориентированных языков программирования, раскрывает их применение в разработке систем искусственного интеллекта, описывает архитектурные особенности этих языков и их использование в задачах оптимизации и автоматизации вычислений. В издании представлены практические примеры, иллюстрирующие эффективность применения машинно-ориентированных языков в решении реальных задач в сфере искусственного интеллекта. Особое внимание уделено методическим рекомендациям по разработке программного обеспечения, что делает пособие полезным как для студентов, так и для специалистов, работающих в области программирования и машинного обучения.

Учебное пособие содержит теоретический и практико-ориентированный материал и может быть востребовано как в рамках изучения соответствующих разделов науки о данных, так и при решении научных и бизнес-задач. Теоретический материал дополнен практическими заданиями, изложенными в виде рабочих тетрадей, содержащих примеры с решениями, а также задачи для самостоятельной работы.
Учебное пособие будет полезно для широкого круга лиц, интересующихся методами искусственного интеллекта и машинного обучения в прикладных задачах анализа данных.

В данном учебнике автор предлагает глубокое и практически ориентированное изучение искусственного интеллекта (ИИ), делая его доступным для студентов, преподавателей и профессионалов. Это издание станет ключевым ресурсом для вузов, стремящихся расширить и углубить свои образовательные программы в области ИИ, а также повысить свой академический престиж.

Данное учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся в колледжах по образовательным программам среднего профессионального образования, преподавателей и исследователей, работающих в области искусственного интеллекта и машинного обучения, и может быть использовано в учебных курсах и специализированных тренингах по этим направлениям.
Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям.

Данное учебное пособие предназначено для студентов, преподавателей и исследователей, работающих в области искусственного интеллекта и машинного обучения, и может быть использовано в учебных курсах и специализированных тренингах по данным направлениям на всех уровнях высшего образования.