SCI Библиотека

Книга представляет собой практический курс, ориентированный на студентов — бакалавров и магистров, специалистов, проходящих подготовку по направлениям обучения «Информатика и вычислительная техника», «Информационные системы
и технологии», «Компьютерная безопасность», «Информационная безопасность» и «Прикладная математика и информатика», а также по другим направлениям, учебные планы которых содержат дисциплины, использующие цифровую обработку сигналов. Она будет полезна также аспирантам, инженерам и научным работникам, специализирующимся в области цифровой обработки сигналов информационно-управляющих систем.

Данное пособие представляет вторую часть учебного пособия «Основы системного анализа», изданного в 2022 году. В него включены четыре раздела: качественные методы оценки сложных систем, измерительные шкалы, количественные методы оценки сложных систем и примеры решения системных задач. Пособие ориентировано на обучаемых по направлению «Информатика и вычислительная техника», но может быть полезным обучаемым и по другим направлениям.

В учебном пособии рассмотрены основные приемы моделирования объектов строительства — каркасных зданий и сооружений промышленных предприятий.
Предназначено для студентов инженерно-строительного факультета, обучающихся по направлению подготовки 08.03.01 «Строительство» и специальности 08.05.01 «Строительство уникальных зданий и сооружений».

Рассмотрены вопросы, связанные с построением и использованием основных архитектур современных нейронных сетей. Рассматриваются полносвязные, сверточные, рекуррентные и трансформерные модели.
Предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Искусственный
интеллект».

Представлена базовая архитектура интегрированной системы программирования, описаны основные функции составляющих ее модулей. Рассмотрены вопросы влияния технологий программирования на программную архитектуру. Сравниваются особенности разработки, распространения, а также исполнение компилируемого и интерпретируемого программного кода. Приводятся примеры показателей для оценки качества программного обеспечения. Показаны особенности управления памятью при исполнении кода.

Современные технологии судостроения, как и любого промышленного производства, так или иначе связаны с применением информационных систем. Все проекты начинается с проработки технических, технологических и управленческих решений в цифровом пространстве и могут с полным основанием считаться информа-ционными. Конспект лекций, разработанный в рамках реализации проекта «Цифровые кафедры», предназначен для формирования профессиональных компетенций руководителей проектов в области информационных технологий у обучающихся Санкт-Петербургского государственного морского технического университета, которые изучают направления подготовки, не связанные с информатикой, а также слушателей курсов профессиональной переподготовки по программам дополнительного образования. Подробно рассмотрены основные угрозы информационным системам, возможности вредоносных программ, потенциал защитных технических
средств и программного обеспечения, правовые и организационные аспекты обеспечения безопасной эксплуатации информационных систем современными средствами.

Целью освоения дисциплины «Математическое моделирование и анализ данных в садоводстве» является формирование у магистрантов знаний, умений и навыков по применению интеллектуальных информационных технологий для создания статистических и интеллектуальных моделей и решения на их основе задач прогнозирования, принятия решений и научных исследований в области производства плодов, овощей, винограда.

Машинное обучение. Практикум для студентов аграрных ВУЗов – учебно-методическое пособие для студентов и профессионалов, которые хотят овладеть навыками машинного обучения и применять их на практике. В пособии подробно рассмотрены основные методы машинного обучения, приведены примеры их использования в различных приложениях и представлены практические задания. Особое внимание уделено выбору признаков, регуляризации моделей, работе с несбалансированными данными и управлению ошибками. Пособие также содержит описание основных инструментов и библиотек машинного обучения, таких как Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow, а также практические советы по работе с данными. В целом, это полезный ресурс для тех, кто хочет научиться применять методы машинного обучения на практике.

Учебное пособие содержит учебные материалы по дисциплине «Математическое моделирование» для направления подготовки 01.03.02 – Прикладная математика и информатика. В учебном пособии представлены современные подходы к разработке и анализу математических моделей. Особое внимание уделено динамическим моделям и методам их анализа.
Адресовано студентам высших учебных заведений, обучающимся по программам бакалавриата.

Пособие по структуре, содержанию и методике ориентировано на изучение дисциплин «Нейронные сети», «Компьютерное зрение» и других аналогичных дисциплин согласно действующим стандартам. Содержит видеолекции, а также проверочные вопросы по теме каждой лекции.
Предназначено для магистрантов очной и очно-заочной форм обучения по направлениям «Информатика и вычислительная техника», «Информационная безопасность» и другим смежным направлениям.