Системы искусственного интеллекта - все книги по дисциплине. Издательство Лань

Решение задачи на компьютере связано с применением моделей, представленных на разных языках, начиная с естественного и кончая языком программирования. Во избежание дорогостоящего программирования разрабатываются специализированные инструментальные системы (ИнС), рассчитанные на решение классов задач. В связи с этим основное внимание в книге уделено языкам описания модели задачи, начиная с естественного языка и заканчивая языком ИнС. Естественный язык используется не только для формулирования содержательной постановки задачи, но и для создания онтологической модели предметной области. Особое место занимает язык предикатов первого порядка (ЯППП), используемый для логического анализа данных и условий задачи. Алгебраическая система как модель ЯППП используется в роли языка системного анализа задачи. Высокая общность и простота этого языка имеет следствием компактное представление большого объёма условий сложной задачи в их взаимосвязи. Использование естественного и искусственных языков демонстрируется созданием формальных моделей задач многомерного оценивания объектов на сквозном примере оценивания беспилотных летательных аппаратов. В качестве инструментальной системы рассматривается система выбора и ранжирования СВИРЬ-М, предназначенная для решения класса задач многомерного оценивания объектов.
Материал рекомендован при подготовке аспирантов по научной специальности «Системный анализ, управление и обработка информации» и может быть использован студентами, обучающимися по направлению «Системный анализ и управление», в частности, при изучении дисциплин «Теория принятия решений», «Системный анализ и принятие решений», а также может быть полезен научным работникам, занятым в сфере исследования, проектирования и управления сложными объектами.

Учебное пособие представляет собой комплексный лабораторный практикум по дисциплине «Системы искусственного интеллекта», разработанный специально для студентов, обучающихся по специальности «Информационная безопасность».
Основное содержание практикума включает теоретические основы и практические задания по разработке и применению интеллектуальных систем в контексте информационной безопасности. Особое внимание уделяется практическому освоению современных технологий искусственного интеллекта, методов машинного обучения и экспертных систем.

Данная монография раскрывает методологические основы интеграции искусственного интеллекта в образовательные процессы. В ней рассматриваются ключевые подходы к проектированию и внедрению ИИ-систем в цифровые платформы, а также анализируются текущие и перспективные тенденции их эволюции. Работа способствует развитию профессиональной компетентности студентов вузов, высококвалифицированных специалистов и научных сотрудников, занимающихся обучением и исследованиями в сфере разработки и применения ИИ в образовании. Издание адресовано педагогам, аспирантам, магистрам, бакалаврам и исследователям, интересующимся вопросами искусственного интеллекта в цифровой образовательной среде.
Монография состоит из пяти глав. В первой главе описаны теоретические основы искусственного интеллекта в цифровой образовательной среде, где обсуждаются эволюция концепций ИИ, ключевые технологии и их роль в образовании, теоретические рамки интеграции и связанные вызовы. Во второй главе рассматривается персонализация обучения с использованием ИИ, включая концепцию персонализированного обучения, алгоритмы адаптации, анализ данных обучающихся, кейс-стади и этические аспекты. В третьей главе анализируются геймификация и интерактивные среды с ИИ, где освещаются основы геймификации, ИИ-алгоритмы для адаптивных игр и симуляций, оценка эффективности и вызовы дизайна. В четвертой главе изучаются этические и правовые аспекты ИИ в цифровом образовании, такие как этические дилеммы, правовые рамки (включая Федеральный закон «Об искусственном интеллекте»), защита данных и инфраструктурные инструменты ИИ. В пятой главе описываются будущие стратегии внедрения и практические приложения ИИ, включая тренды развития, стратегии внедрения с учетом Стратегии развития искусственного интеллекта в Российской Федерации до 2030 г., кейс-стади и рекомендации по оценке эффективности.

Проблематика философии техники затрагивает сегодня все уровни обучения в вузе: от начальных курсов до аспирантуры. В этой дисциплине аккумулировано все самое значимое в области философского отражения научно-технического прогресса. Это позволяет поставить и решить одну из самых главных задач философии техники — показать фундаментальную значимость техногенного развития для современного развития человечества, что в социальном виде отражается через выделение трех векторов развития
техногенной цивилизации: постчеловеческого, внечеловеческого и сверхтехногенного вектора, а в техническом плане — через отражение высоких технологий: нанотехнологии, био-киборг-технологии, виртуальной реальности, высоких социально-гуманитарных технологий, искусственного интеллекта и робототехники. Структура учебного пособия опирается на предельно понятную логику изложения образовательного материала и завершается списком итоговых экзаменационных вопросов.
Учебное пособие может быть использовано для преподавания общефилософского вузовского курса «Философия техники», а также для преподавания аспирантского философского курса «История и философия науки», но будет интересно и широкому кругу читателей, интересующихся осмыслением актуальных проблем современности.

Использование в обучении пособия «Мультивариантные практические работы с программным обеспечением на Python по дисциплине «Информатика и основы искусственного интеллекта» позволяет, с одной стороны, сформировать без участия преподавателя индивидуальный вариант заданий для каждого студента с использованием программ на языке Python, листинги которых приведены в пособии, а, с другой стороны, сократить время выполнения заданий практических работ за счет применения готовых файлов, входящих в программное обеспечение пособия.
Предлагаемое учебное пособие включает практические работы, справочные материалы и приложения для организации контактной работы студентов на аудиторных занятиях.
К книге прилагаются дополнительные материалы, доступные в электронной библиотечной системе «Лань» по ссылке или QR-коду, указанным ниже.

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.

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 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.

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. Мультивариантность 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.