Искусственный интеллект. Инноватика учеб. пособие

Искусственный интеллект. Инноватика, учеб. пособие

ग्रंथसूची विवरण
मुख्य लेखक:	Антохина Ю. А.
अन्य लेखक:	Кричевский М. Л., Мартынова Ю. А., Оводенко А. А.
सारांश:	В учебном пособии рассмотрено развитие и становление в нашей стране и за рубежом искусственного интеллекта, в том числе и машинного обучения, которое является наиболее важной составной частью данной технологии. Приведены основные сведения и понятия из области инноваций и инноватики, а также тесно связанной с ней сферы цифровизации. Показано, что на этапе Индустрии 4.0 успех инновационных процессов в производстве может быть достигнут только в сочетании с методами искусственного интеллекта. Пособие окажется полезным преподавателям, ведущим занятия по дисциплинам учебного плана направления 27.03.05 «Инноватика» (бакалавриат) и 27.04.05 «Инноватика» (магистратура), аспирантам, обучающимся по направлению подготовки 1.2.1. «Искусственный интеллект и машинное обучение», и лицам, заинтересованным в углублении своих знаний в области искусственного интеллекта и инноватики. Книга из коллекции ГУАП - Информатика
प्रकाशित:	Санкт-Петербург, ГУАП, 2023
विषय:	монстр хувава талос бронзовый автоматон органон аристотеля антикитерский механизм автоматы аль-джазари робот-рыцарь леонардо да винчи пражский голем механический турок разностная машина чарльза бэббиджа заимствованный разум николы теслы пьеса карела чапека универсальные роботы россума искусственного интеллекта модель искусственного нейрона тест тюринга зимы искусственного интеллекта интеллектуальные агенты расцвет машинного обучения будущее искусственного интеллекта интеллектуальные машины с н корсакова российская школа искусственного интеллекта национальная стратегия развития искусственного интеллекта в россии основные понятия данных и знаний модели представления знаний модели знаний продукционные модели семантические сети фреймы формальные логические модели основы баз данных модели данных иерархическая модель данных сетевая модель данных реляционная модель данных объектно-реляционная модель данных объектно-ориентированная модель данных язык структурированных запросов ddl язык описания данных dml язык манипулирования данными машинное обучение компонент искусственного интеллекта формализация задачи обучения переобучение и упрощение парадигмы машинного обучения типовые задачи машинного обучения нейронные сети метод опорных векторов при классификации дискриминантный анализ наивный байесовский классификатор алгоритм ближайшего соседа деревья классификации линейная регрессия метод опорных векторов при регрессии деревья регрессии применение нейронных сетей основные понятия ансамблевых методов случайный лес градиентный бустинг иерархическая кластеризация кластеризация методом k-средних кластеризация с помощью сети кохонена основы обучения с подкреплением виды обучения с подкреплением алгоритмы обучения с усилением индустрия 4.0 отраслевые варианты развития индустрии 4.0 развитие цифровой экономики в россии
ऑनलाइन पहुंच:	https://e.lanbook.com/book/341003 https://e.lanbook.com/img/cover/book/341003.jpg
स्वरूप:	इलेक्ट्रोनिक पुस्तक

इंटरनेट

https://e.lanbook.com/book/341003
https://e.lanbook.com/img/cover/book/341003.jpg