Методы и алгоритмы искусственного интеллекта - все книги по дисциплине. Издательство Лань

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 основные принципы и методы верификации и тестирования моделей искусственного интеллекта. В нем подробно рассматриваются ключевые аспекты, такие как разработка тестовых наборов данных, методы оценки производительности и точности моделей, а также подходы к выявлению и устранению ошибок. Также обсуждаются вопросы интерпретируемости моделей, что особенно актуально в контексте применения ИИ в критически важных областях.
Кроме того, пособие включает практические рекомендации по внедрению верификации и тестирования в процесс разработки, что помогает обеспечить высокое качество и надежность моделей. Авторы приводят примеры реальных кейсов и анализируют подходы к верификации в различных областях, таких как медицина, финансы и автономные системы.

Учебник содержит комплексный анализ проектирования мультиагентных систем (МАС) и их применения в области искусственного интеллекта. В работе подробно рассматриваются теоретические основы, методы взаимодействия агентов, алгоритмы планирования задач, подходы к распределению ресурсов, стратегии координации действий и принципы адаптивности. Также включены примеры из реальных приложений, таких как управление автономными системами и распределенные вычисления. В учебнике представлены задачи для самостоятельной работы, вопросы для самопроверки и иллюстрации, способствующие лучшему пониманию материала.

Учебное пособие содержит описание основных принципов работы технологий радиочастотной идентификации (RFID) и их применения в транспортной отрасли. В работе рассматриваются вопросы цифровой идентификации подвижных объектов с использованием near-to-field технологий, а также анализируются преимущества и недостатки их применения в транспортных системах. Особое внимание уделено практическим аспектам внедрения в условиях реальной эксплуатации, включая успешные примеры интеграции этой технологии в транспортный комплекс. Пособие также предлагает рекомендации по оптимизации процессов цифровой идентификации и управления подвижными объектами в рамках современных транспортных систем.

Учебное пособие содержит систематическое изложение теоретических основ и практических аспектов конструирования компиляторов для применения в сфере искусственного интеллекта. В нем рассматриваются методы анализа и синтеза языков программирования, а также инструменты и технологии, применяемые для создания компиляторов. Особое внимание уделяется задачам оптимизации и повышению производительности процессов компиляции, а также использованию компиляторов в разработке интеллектуальных систем.
Пособие адресовано студентам и аспирантам технических вузов, а также специалистам, занимающимся разработкой программного обеспечения и исследованием искусственного интеллекта.

Цель данного учебника состоит в представлении комплексного обзора разработки и применения интеллектуальных информационных систем с учетом современных методов, технологий и инструментов. В первой главе рассматриваются основное понятие и значение интеллектуальных информационных систем, а также их роль в современном информационном обществе. Внимание уделяется примерам применения и обзору технологических трендов. Во второй главе проводится глубокий анализ методов анализа данных и обработки информации, включая статистические методы, машинное обучение. В третьей и четвертой главах фокус направлен на практическую сторону разработки интеллектуальных информационных систем.  
Учебник предназначен для изучения дисциплины «Информатика» студентами направлений подготовки «Информационные системы и технологии», «Информатика и вычислительная техника», «Программная инженерия», «Инфокоммуникационные технологии и системы связи».

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.

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.

Целью данного учебного пособия является предоставление студентам и исследователям фундаментальных и передовых знаний в области технологий искусственного интеллекта в управлении движением беспилотных автомобилей. В первой главе освещаются основные понятия и история развития беспилотных автомобилей, а также принципы работы и структура систем управления движением. Во второй главе рассматривается широкий спектр сенсорных технологий, включая типы датчиков, их применение и обработку данных. В третьей главе анализируются алгоритмы принятия решений и планирование маршрута в беспилотных автомобилях. Четвертая глава посвящена сетевым аспектам, включая технологии связи V2X, безопасность сетей и защиту данных.
Учебное пособие предназначено для специалистов и исследователей, изучающих аспекты беспилотных автомобилей, включая основы технологии связи V2X, безопасность сетей и защиту данных, а также обмен информацией между беспилотными автомобилями и инфраструктурой.