Системы искусственного интеллекта - все книги по дисциплине. Издательство Лань

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.

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.

В настоящее время во многих вузах сокращается количество часов, отводимых на контактную работу со студентами на аудиторных занятиях, что приводит к увеличению числа групп студентов, с которыми работает один преподаватель в рамках своей дисциплины. Имея более 300 студентов, преподаватель сталкивается с проблемой обеспечения индивидуального подхода в обучении по своей дисциплине. Одним из решений указанной проблемы является использование данного учебного пособия.
Пособие содержит многовариантные задания для организации самостоятельной работы студентов для решения профессиональных задач с использованием информационных технологий и языка программирования Python. Пособие состоит из трех частей: «Справочные материалы», «Задания для самостоятельного выполнения» и «Приложения». Задания для самостоятельного выполнения являются разноуровневыми и мультивариантными. Мультивариантость самостоятельной работы обеспечивается использованием соответствующих программ на языке программирования Python, которые позволяют сформировать индивидуальный набор входных параметров для выполнения конкретного задания для каждого студента. Такая организация самостоятельной работы дает возможность каждому студенту работать по индивидуальным заданиям, что важно при реализации индивидуального подхода в обучении. Пособие позволяет организовать самостоятельную работу студентов по индивидуальным образовательным траекториям в различных формах. Например, в форме домашней работы, контрольной работы, как дополнительные задания при контактном обучении.
Преподаватель может составить образовательную траекторию с учетом направления подготовки или специализации, а также формы обучения студентов (очная, заочная и очно-заочная). На основании этой траектории каждый студент получает возможность работать по индивидуальной образовательной траектории.
К книге прилагаются дополнительные материалы, доступные в электронной библиотечной системе «Лань» по ссылке или QR-коду, указанным ниже.