Книга: Лабораторные работы по искусственному интеллекту. Мягкие вычисления
Рассматриваются примеры создания и применения нечетких систем, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Представлены краткие теоретические сведения, необходимые для ввода данных, пояснения по результатам, получаемым в ходе работы, и контрольные вопросы. В заключение приведены ссылки на актуальные курсы по программированию нейросетей от различных авторов. Предназначено для широкого круга студентов естественных и технических специальностей, интересующихся основами искусственного интеллекта. Представленные в учебном пособии примеры сосредоточены на сути этих технологий и не требуют навыков программирования.
Информация о документе
- Формат документа
- Кол-во страниц
- 117 страниц
- Загрузил
- Баженова Вероника
- Лицензия
- —
- Доступ
- Всем
Информация о книге
- ISBN
- 9785997107246
- Издательство
- БФУ им. И. Канта
- Год публикации
- 2022
- Библиографическая запись
-
Лабораторные работы по искусственному интеллекту. Мягкие вычисления : учебно-методическое пособие [Электронный ресурс] : учебное электронное издание /авт.-сост. Е. В. Корягин, С. В. Мациевский, О. В. Толстель. —2-е изд., испр. — Калининград : Издательство БФУ им. И. Канта, 2022. — 115 с
- Список литературы
-
- Мациевский С. В., Толстель О. В. Нечеткие системы :учеб. пособие. 2-е изд., испр. и адаптир. Калининград : Изд-во БФУ им. И. Канта, 2017.
- Ярушкина Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных
систем. М. : Финансы и статистика, 2004. - Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб. : БХВ-Петербург, 2003.
- Медведев В. С., Потемкин В. Г. Нейронные сети. MATLAB 6. М. : ДИАЛОГ-МИФИ, 2002.
- Каталог SCI
- Нанотехнология