Системы искусственного интеллекта - все книги по дисциплине. Издательство Лань

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, магистрантам и аспирантам, 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 учебном пособии рассматриваются вопросы применения технологий искусственного интеллекта для решения сложных задач в ULS-системах. Изучаются свойства сложных систем и их жизненный цикл. Особое внимание уделяется проявлениям неопределенности различного уровня и методам ее обработки на различных этапах жизненного цикла системы. В пособии представлены, как классические, так и новейшие технологии искусственного интеллекта и методики их использования для решения различных задач.
Учебное пособие может быть рекомендовано студентам по направле-ниям подготовки «Информатика и вычислительная техника», «Информа-ционные системы и технологии», «Экономика» и др.

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.

Лабораторный практикум предназначен для студентов I курса очного отделения направлений подготовки «Архитектура», «Строительство», «Агроинженерия», «Сервис», «Менеджмент», «Машиностроение» и т. д. для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Информатика и основы искусственного интеллекта», а также других дисциплин, изучающих применение современных информационных технологий для решения профессиональных задач.
Практикум содержит требования к знаниям и умениям по дисциплинам, связанным с изучением информационно-коммуникационных технологий, лабораторные работы для решения профессиональных задач с использованием информационных технологий и языка программирования Python. Каждая лабораторная работа пособия содержит разноуровневые задания и задания для самостоятельного выполнения по вариантам. Пособие содержит траектории выполнения лабораторных работ, позволяющие преподавателю или студенту построить на их основе индивидуальную образовательную траекторию.
Лабораторный практикум предназначен для решения профессиональных задач по направлениям подготовки с использованием различных программных средств: графический редактор (Paint), презентации (Power Point), текстовый процессор (Word), электронные таблицы (Excel), базы данных (Access). Большое внимание уделено решению конкретных задач с использованием различных информационных технологий, включая язык Python. Часть лабораторных работ посвящена созданию сайтов. Рассмотрены некоторые понятия и задачи искусственного интеллекта, в частности, работа с большими наборами данных, обучение нейронных сетей.

В учебном пособии даны основные теоретические положения искусственного интеллекта и теории нечетких множеств, необходимые для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Системы искусственного интеллекта». Приведены примеры решения задач, контрольные задания, а также содержание, общие требования и рекомендации по выполнению лабораторных работ, справочные данные и литература для их выполнения. В учебное пособие включены материалы по лабораторным работам, посвященным моделированию нейронных и нейро-нечетких сетей в системе MATLAB.
Учебное пособие предназначено для студентов всех форм обучения высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки «Информатика и вычислительная техника», «Управление в технических системах».

В монографии изложены концептуальные основы и методы представления знаний в системах искусственного интеллекта. Рассмотрены различные подходы, применяемые при проектировании и разработке интеллектуальных систем и технологий в транспортном комплексе, а также рассмотрены тенденции развития систем искусственного интеллекта.Монография может быть использована для формирования профессиональной компетентности студентов высших учебных заведений, кадров высшей квалификации и научных сотрудников обучающихся и ведущих научные исследования в области разработки и практического применения систем искусственного интеллекта по укрупнённой группе направлений подготовки «Информатика и вычислительная техника».

Пособие содержит практические работы с использованием информационно-коммуникационных, сетевых технологий и методов искусственного интеллекта для решения стандартных задач профессиональной деятельности на поиск, хранение, обработку и интеллектуальный анализ информации из различных источников и ее представление в требуемом формате, разноуровневые задания для самостоятельного выполнения, в частности, на языке программирования Python, позволяющие реализовать индивидуальную образовательную траекторию.
Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям.
Пособие предназначено для обучающихся в колледжах по образовательным программам среднего профессионального образования для выполнения практических работ по дисциплине «Информатика и основы искусственного интеллекта».

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.

Лабораторный практикум предназначен для студентов колледжей направлений подготовки «Архитектура», «Техника и технологии строительства», «Информатика и ивычислительная техника», «Машиностроение» и т. д. для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Информатика и основы искусственного интеллекта», а также других дисциплин, изучающих применение современных информационных технологий для решения профессиональных задач. Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям.
Практикум содержит требования к знаниям и умениям по дисциплинам, связанным с изучением информационно-коммуникационных технологий, лабораторные работы для решения профессиональных задач с использованием информационных технологий и языка программирования Python. Каждая лабораторная работа пособия содержит разноуровневые задания и задания для самостоятельного выполнения по вариантам. Пособие содержит траектории выполнения лабораторных работ, позволяющие преподавателю или студенту построить на их основе индивидуальную образовательную траекторию.
Лабораторный практикум предназначен для решения профессиональных задач по направлениям подготовки с использованием различных программных средств: графический редактор (Paint), презентации (Power Point), текстовый процессор (Word), электронные таблицы (Excel), базы данных (Access). Большое внимание уделено решению конкретных задач с использованием различных информационных технологий, включая язык Python. Часть лабораторных работ посвящена созданию сайтов. Рассмотрены некоторые понятия и задачи искусственного интеллекта, в частности, работа с большими наборами данных, обучение нейронных сетей.

Книга посвящена вопросам анализа и структурирования данных и знаний для разработки информационных и интеллектуальных систем. В ней детально рассматривается полный цикл разработки интеллектуальных систем – от извлечения и формализации знаний до реализации компонентов прикладной интеллектуальной системы. Изложение материала сопровождается примерами программной реализации алгоритмов, а также использования инструментальных средств искусственного интеллекта. Книга дает наиболее полное представление о современном состоянии развития инженерии знаний в России и мире. Рассмотрены также проблемы разработки систем управления корпоративными знаниями.Книга будет полезна бизнес-аналитикам, менеджерам и разработчикам информационных систем, особенно систем искусственного интеллекта, а также студентам, аспирантам и специалистам, интересующимся данной проблематикой. Это первый учебник по инженерии знаний и практической разработке современных интеллектуальных систем в России.