Методы и технологии искусственного интеллекта: пер. с польск.

מידע ביבליוגרפי
מחבר ראשי: Рутковский Л. Лешек
סיכום:В книге представлен современный подход к интеллектуальным вычислениям. Рассмотрены история развития и перспективы искусственного интеллекта, его приложения в каждодневной жизни человека. Обсуждаются методы представления знаний с использованием приближенных множеств и нечетких множеств типа 1 и типа 2, основные структуры и методы обучения нейронных сетей, эволюционные алгоритмы, методы группирования данных, а также различные нейро-нечеткие структуры. Особым достоинством книги является наличие в ней ряда примеров и иллюстраций описываемых методов, полезных для практического использования представленных алгоритмов. Среди прочего, книга представляет собой обобщение содержания лекций, читавшихся автором магистрантам Ченстоховского политехнического университета и Высшей гуманитарно-экономической школы в Лодзи, а также докторантам Института системных исследований Польской академии наук и может быть использована в качестве учебного пособия. Для широкого круга специалистов в области математики, физики, информатики, электроники, телекоммуникаций, экономики, управления и смежных областей знаний. Будет полезна студентам и аспирантам.
שפה:רוסית
יצא לאור: Москва, Горячая линия-Телеком, 2010
נושאים:
פורמט: ספר
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=187599

MARC

LEADER 00000nam0a2200000 4500
001 187599
005 20231101224058.0
010 |a 9785991201056 
035 |a (RuTPU)RU\TPU\book\203562 
090 |a 187599 
100 |a 20101118d2010 km y0rusy50 ca 
101 1 |a rus  |c pol 
102 |a RU 
105 |a a z 001zy 
200 1 |a Методы и технологии искусственного интеллекта  |e пер. с польск.  |f Л. Рутковский 
210 |a Москва  |c Горячая линия-Телеком  |d 2010 
215 |a 520 с.  |c ил. 
320 |a Библиогр.: с. 503-514. 
320 |a Предметный указатель: с. 515-517. 
330 |a В книге представлен современный подход к интеллектуальным вычислениям. Рассмотрены история развития и перспективы искусственного интеллекта, его приложения в каждодневной жизни человека. Обсуждаются методы представления знаний с использованием приближенных множеств и нечетких множеств типа 1 и типа 2, основные структуры и методы обучения нейронных сетей, эволюционные алгоритмы, методы группирования данных, а также различные нейро-нечеткие структуры. Особым достоинством книги является наличие в ней ряда примеров и иллюстраций описываемых методов, полезных для практического использования представленных алгоритмов. Среди прочего, книга представляет собой обобщение содержания лекций, читавшихся автором магистрантам Ченстоховского политехнического университета и Высшей гуманитарно-экономической школы в Лодзи, а также докторантам Института системных исследований Польской академии наук и может быть использована в качестве учебного пособия. Для широкого круга специалистов в области математики, физики, информатики, электроники, телекоммуникаций, экономики, управления и смежных областей знаний. Будет полезна студентам и аспирантам. 
606 1 |a Искусственный интеллект  |2 stltpush  |3 (RuTPU)RU\TPU\subj\13185  |9 39836 
610 1 |a приближенные множества 
610 1 |a нечеткие множества 
610 1 |a нейронные сети 
610 1 |a эволюционные алгоритмы 
610 1 |a нейро-нечеткие системы 
610 1 |a математика 
610 1 |a физика 
610 1 |a информатика 
610 1 |a электроника 
610 1 |a телекоммуникации 
675 |a 681.5  |v 3 
700 1 |a Рутковский  |b Л.  |g Лешек 
801 1 |a RU  |b 63413507  |c 20101118 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20151117  |g RCR 
942 |c BK