Искусственный интеллект - все книги по дисциплине. Издательство Лань

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.

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.

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.

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.

В настоящее время происходит корректировка структуры и содержания базовой подготовки образовательных программ бакалавриата и специалитета высшей школы, в частности изменения касаются ядра базовой части. Увеличение зачетных единиц на отдельные дисциплины («История России» и др.), а также выделение отдельного модуля цифровых компетенций изменяют количество часов, отводимых на контактную работу со студентами по дисциплинам этого модуля, в том числе по информатике, информатике и основам искусственного интеллекта и т. п. Во многих вузах количество часов сокращается до 16 аудиторных занятий, при этом лабораторные работы преобразуются в практические занятия.
Данное учебное пособие отражает вышеназванные изменения в образовательных программах бакалавриата и специалитета высшей школы и предназначено студентам I курса для выполнения практических работ по дисциплине «Информатика и основы искусственного интеллекта», а также других дисциплин, изучающих применение современных информационных технологий для решения профессиональных задач.
Учебное пособие содержит практические работы для решения профессиональных задач с использованием информационных технологий и языка программирования Python. Каждая практическая работа пособия содержит разноуровневые задания по вариантам, предназначенные для выполнения в компьютерном классе в учебное время, и задания для самостоятельного выполнения. Варианты заданий учитывают специфику направления / специальности подготовки. Большинство заданий сопровождается краткими теоретическими сведениями, необходимыми для их выполнения.
Пособие содержит траектории выполнения работ, позволяющие преподавателю или студенту построить на их основе индивидуальную образовательную траекторию.
Выполнение практических работ нацелено на формирование соответствующей общепрофессиональной компетенции, а именно понимание принципов работы современных информационных технологий и их использования для решения задач профессиональной деятельности.