Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения

Читать фрагмент

книга

Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения

Автор: Петр Пылов, Роман Майтак, Анна Дягилева

Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Приведен анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ.Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».

Форматы: PDF

Издательство: Инфра-Инженерия

Год: 2024

Место издания: Москва, Вологда

ISBN: 978-5-9729-1594-1

Страниц: 172

Артикул: 110437

Электронная книга

980 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения "

ВВЕДЕНИЕ

РАЗДЕЛ 1. Профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ

1.1. Состав профильных направлений и их значимость

1.2. Анализ подходящих существующих готовых рабочих программ для изучения прикладного искусственного интеллекта

Предварительные итоги первого раздела

РАЗДЕЛ 2. Разработка интенсификационного учебного плана профильных направлений прикладного искусственного интеллекта

2.1. Конфигурация учебного плана профильных дисциплин и порядка их следования

2.2. Дисциплина «Интеллектуальный анализ исследовательской информации и первичная обработка информационных потоков»

2.3. Дисциплина «Визуализация и интерпретируемость представления знаний»

2.4. Дисциплина «Математические основы алгоритмов машинного обучения»

2.5. Дисциплина «Программная реализация моделей машинного обучения»

2.6. Дисциплина «Искусственный интеллект»

2.7. Дисциплина «Введение в нейронные сети»

2.8. Дисциплина «Архитектуры моделей глубокого обучения»

2.9. Дисциплина «Базы данных и архитектурная организация хранилищ больших данных»

2.10. Дисциплина «Методологии оптимизации скорости работы с большими данными»

2.11. Дисциплина «Область обработки естественного языка»

Предварительные итоги второго раздела

РАЗДЕЛ 3. Реализация базовой практической работы в интегрированной информационной среде

3.1. Интегрированная информационная система

3.2. Реализация практической работы в интегрированной информационной среде

Предварительные итоги третьего раздела

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Лекционный материал на примере темы «Метод опорных векторов» из курса дисциплины «Искусственный интеллект»

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Презентационный материал на примере темы «Метод опорных векторов» из курса дисциплины «Искусственный интеллект»

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Лабораторная работа №8 «Метод опорных векторов» из курса лабораторных работ по дисциплине «Искусственный интеллект»

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения (автор Петр Пылов, Роман Майтак, Анна Дягилева)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!

Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения

Содержание

другие книги автора

С книгой "Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения" читают