Meet your next favorite book
Впишите название книги, которая вам понравилась,
и выберите наиболее похожую на нее.

Книги, похожие на «Сергей Соболенко, Искусственный интеллект. Строки, контекст и волны на Паскале»

Сергей Толкачев
В книге изложены методы построения динамических диалоговых интернет-приложений на основе нейронных лингвистических моделей. Описаны способы конструирования лингвистических нейронов и их применения для решения различных прикладных задач. В качестве приложения в книгу включены программы, позволяющие читателю самостоятельно экспериментировать с простейшими нейронными моделями.
Виктор Дудихин
В данном пособии приводятся примеры использования аналитической платформы «Deductor». Изучение пособия дает возможность студентам бакалавриата и магистратуры существенно продвинуться в освоении совокупности методов и средств аналитической обработки информации. Пособие предназначено для студентов факультета государственного управления МГУ, а также студентов гуманитарных специальностей, изучающих информационные технологии в управлении.
Олег Варламов
МИВАР: ПЕРЕХОД ОТ ПРОДУКЦИЙ К ДВУДОЛЬНЫМ МИВАРНЫМ СЕТЯМ И ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО КОНСТРУКТОРА АЛГОРИТМОВ, УПРАВЛЯЕМОГО ПОТОКОМ ВХОДНЫХ ДАННЫХ И ОБРАБАТЫВАЮЩЕГО БОЛЕЕ ТРЕХ МИЛЛИОНОВ ПРАВИЛ. Показан теоретический переход от однодольных продукционных систем к двудольным миварным логико-вычислительным сетям. Приведены примеры реализации миварных сетей в формализмах матриц и графов. Теоретически обоснована линейная вычислительная сложность автоматического конструирования алгоритмов из переменных объектов и правил-процедур миварных сетей. В качестве миварных правил могут быть использованы различные сервисы, модули и вычислительные процедуры. Автоматический конструктор алгоритмов может использоваться для поиска логического вывода в области создания экспертных систем. На основе миварных сетей создан программный комплекс УДАВ, который обрабатывает более 1,17 млн переменных и более 3,5 млн правил на обычных компьютерах и ноутбуках. Приведены результаты практических расчетов и решений различных прикладных задач, которые на практике подтверждают линейную вычислительную сложность конструирования алгоритмов в формализме миварных сетей. Программный комплекс УДАВ используется как для решения логических, так и вычислительных задач. Приведены сведения о практической реализации нескольких миварных экспертных систем. Миварные сети позволяют перейти к новому поколению экспертных систем и интеллектуальных пакетов прикладных программ. Миварный подход позволил на практике создать автоматические обучаемые эволюционные активные логически рассуждающие информационные системы. В перспективе на основе миварных сетей будет создана глобальная мультипредметная активная экспертная система под названием Миварная активная энциклопедия.
Олеслав Антамошкин
В учебнике освещены современные методы и средства программной инженерии, детально рассмотрен процесс разработки программного обеспечения (ПО), приведена теория управления разработкой ПО. В качестве средства разработки ПО представлен продукт Visual Studio Team System. Для закрепления студентами полученных теоретических знаний во второй половине учебника дан практикум. Предназначен для студентов, обучающихся по направлению подготовки 080801 «Прикладная информатика», а также может быть рекомендован студентам других специальностей, интересующимся как вопросами управления разработкой программного обеспечения, так и тематикой программной инженерии в целом.
Тимур Казанцев
В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и даже построим собственную нейронную сеть, которая сможет предсказывать, что изображено на рисунке.Для желающих овладеть языком программирования Python, на котором решается большинство задач по машинному обучению, мы пройдем основы программирования на этом языке и научимся использовать его для построения моделей машинного и глубокого обучения.
Понравилось, что мы предложили?