Искусственный интеллект - все книги по дисциплине. Издательство Лань

В учебном пособии изложены методологические основы представления знаний в системах искусственного интеллекта. Рассматриваются различные подходы, используемые при проектировании и разработке интеллектуальных систем, а также анализируются тенденции их развития. Данная работа может служить основой для формирования профессиональной компетентности студентов высших учебных заведений, специалистов высокой квалификации и научных сотрудников, занимающихся обучением и исследованиями в области разработки и практического применения систем искусственного интеллекта. Пособие имеет 5 глав. В первой главе изложены основные принципы искусственного интеллекта в виде пунктов. Вторая и третья главы посвящены методам и решению задач в области интеллектуальных систем. Четвертая глава описывает классификацию и принципы разработки экспертных систем. В пятой главе представлены примеры нейросетевых технологий.
Книга предназначена для педагогов, методистов, аспирантов и научных работников, заинтересованных в вопросах искусственного интеллекта в образовании.

Учебное пособие предназначено для использования в образовательных программах по направлениям «Информатика и вычислительная техника» и «Управление в технических системах». В нем рассматриваются ключевые аспекты применения граничных вычислений в архитектуре умных городов, включая вопросы проектирования, внедрения и эксплуатации распределенных систем на уровне городских инфраструктур.

Учебное пособие содержит систематическое изложение основных математических моделей автоматов и формальных языков, которые применяются в задачах, связанных с проектированием и разработкой программных систем. В издании рассматриваются детерминированные и недетерминированные конечные автоматы (DFA и NFA), контекстно-свободные грамматики, нормальные формы Хомского и Грейбах, а также их приложения в синтаксическом анализе и компиляции. Особое внимание уделено вопросам минимизации автоматов, построению синтаксических деревьев, а также применению этих методов в сфере искусственного интеллекта. Учебное пособие ориентировано на студентов, аспирантов и специалистов в области программной инженерии, теории вычислений и разработки интеллектуальных систем.

Целью данного учебного пособия является представление современных технологий искусственного интеллекта и их применение в процессе обучения английскому языку. В первой главе освещаются основные принципы и методы искусственного интеллекта, а также их роль в современном образовании. Во второй главе рассматривается практическое применение технологий искусственного интеллекта в обучении английскому языку, включая программы, приложения, их преимущества и ограничения. В третьей главе анализируются тенденции развития технологий искусственного интеллекта в образовании и их потенциал в контексте изучения английского языка. Четвертая глава посвящена перспективам развития и использования технологий искусственного интеллекта в обучении английскому языку, а также рекомендациям для образовательных учреждений и преподавателей.
Учебное пособие предназначено для изучения дисциплин, связанных с применением искусственного интеллекта в образовании, а также для студентов, преподавателей и специалистов в области образования и языкознания.

Назначение учебного пособия состоит в формировании у студентов систематического и целостного представления о ключевых философско-методологических проблемах виртуальной реальности и искусственного интеллекта.
Эта книга в значительной мере обеспечивает преподавание учебного курса «Философия виртуальной реальности и искусственного интеллекта», поскольку содержит краткие аннотации изучаемых тем, планы семинарских занятий, методические рекомендации по изучению основных вопросов каждой темы, темы рефератов и планы контрольных работ, вопросы для самоконтроля и экзаменационные вопросы, а также библиографию к каждой теме и общий список рекомендованной литературы.
Учебное пособие предназначено для преподавателей, студентов и аспирантов высших учебных заведений, для всех тех, кому небезразличны фундаментальные проблемы виртуальной реальности и искусственного интеллекта.

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, 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.

В книге рассмотрены наиболее популярные методы и модели предсказательной аналитики данных, представленных временными рядами. Дана их характеристика, выполнен сравнительный анализ. Приведены примеры решения задач прогнозирования для классических и синтезированных наборов данных. В качестве инструмента решения задач прогнозирования был выбран язык R и интегрированная среда разработки RStudio. Их выбор обусловлен ориентацией языка и интегрированной среды на решение задач аналитики, появлением философии аккуратного (опрятного) программирования, которая существенно изменяет традиционные подходы к их использованию при прогнозировании временных рядов.
Книга может быть полезна как студентам, изучающим методы прогнозирования, анализа данных, машинного обучения, предсказательной аналитики, искусственного интеллекта, теорию data science, так и аналитикам, начинающим осваивать данные методы для применения в своей практической деятельности. Содержание книги предполагает, что ее читатели имеют базовые знания о языке R, начальный опыт использования языка R и интегрированной среды разработки RStudio. Поэтому в ней не рассмотрены основы языка и организации применения данной среды.

В последнее время взрывной рост числа датчиков, интернета и генерации огромных объемов данных предоставил новые возможности хранения, выполнения и реализации приложений на основе IoT и алгоритмов искусственного интеллекта. В учебном пособии рассмотрены такие основные темы по искусственному интеллекту, как краткая история развития искусственного интеллекта, понятия машинного обучения, классы решаемых задач, ансамблевые методы, глубокое обучение, метрики качества и другие базовые направления. Во второй части учебного пособия представлены примеры программы в интерактивной оболочке Jupyter Notebook на языке Python, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта. В учебном пособии представлен программный код базовых задач искусственного интеллекта, таких как классификация, регрессия, нормализация и масштабирование данных, распознавание, прогнозирование и другие.
Пособие также может быть полезно аспирантам, преподавателям вуза и специалистам, применяющим методы искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности.

Учебное пособие подготовлено в связи со стремительно набирающими скорость процессами цифровой трансформации общества и все большего и большего интереса как в научных исследованиях, так и в практической жизни к использованию искусственного интеллекта. Оно посвящено ключевым темам, освещающим этот революционный процесс: физике интеллекта — естественного, искусственного, гибридного; изучению интеллектуальных систем на микро- и макроуровне; осмыслению цифрового развития и здоровья человека в гиперинформационном обществе. Для этого предлагается рассмотреть методы, приборы и результаты измерений в физике, оптике, акустике, информатике, математике, астрономии. В пособии впервые используется применение метода наблюдателя к рассмотрению интеллекта и интеллектуальных систем в разных системах координат и размерных шкалах.  
Предназначается в первую очередь для студентов вузов всех уровней образования по специальностям и направлениям подготовки: «Физика», «Медицинская биофизика», «Биотехнические системы и технологии», «Информационные системы и технологии», «Инфокоммуникационные технологии и системы связи». Также может быть полезно для обучающихся по специальностям и направлениям: «Антропология», «Психолого-педагогическое образование», «Социология» и «Философия». Кроме того, привлечет внимание всех тех, кто интересуется актуальным состоянием современной науки.