SCI Библиотека

Издание содержит базовые теоретические сведения и методические указания к выполнению и защите восьми лабораторных работ, которые разделены на две группы: исследования особенностей электропереноса в полупроводниковых материалах и изучение характеристик функциональных контактов, а также выходных параметров базовых микро- и оптоэлектронных дискретных приборов, включая полупроводниковые диоды, транзисторы, фотопреобразователи.

Учебное пособие предназначено для учащихся старших классов общеобразовательных организаций. Содержание пособия составляет рассмотрение основ астрономических знаний в следующем порядке: происхождение и эволюция Вселенной – галактики – звёзды – Солнечная система.

В учебном пособии рассмотрены основные направления исследований в области искусственного интеллекта, дан анализ состояния и перспектив развития теории и практики применения искусственного интеллекта в МЧС России. Изложена теория экспертных систем, структура, алгоритмы обучения и функционирования искусственных нейронных сетей. Как средство обучения искусственных нейронных сетей рассмотрены генетические алгоритмы. Приводится материал, посвященный интеллектуальному анализу больших данных. Учебное пособие предназначено для обучения курсантов и слушателей в высших учебных заведениях МЧС России по специальности 27.04.03 - «Системный анализ и управление».

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.

Данная книга является продолжением учебного пособия [30]. В этом пособии рассмотрены теоретические основы нейронных сетей (НС), а также различные виды НС, их архитектура, обучение и примеры практического использования.

Приведены алгоритмы численных методов одномерной и многомерной безусловной оптимизации, а также задачи для лабораторных работ по курсу «Методы оптимизации». Предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Искусственный интеллект».

Рассмотрены вопросы, связанные с использованием современных систем обработки больших данных. Рассматриваются фреймворк Apache Spark, его архитектура и принципы создания программного обеспечения на его основе как для статических, так и для потоковых данных. Приводится описание алгоритмов машинного обучения на больших данных. Предназначено для студентов магистратуры, обучающихся по направлению 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Искусственный интеллект».

Приведено описание лабораторных работ и примера выполнения контрольной работы по предмету «Узлы и устройства систем телекоммуникаций». Предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Искусственный интеллект».

Приведены описание лабораторных работ и материалы для выполнения курсовой работы по предмету «Схемотехника». Даются примеры реализации
различных устройств комбинационной и последовательностной логики, цифровых автоматов на ПЛИС с использованием языков описания аппаратуры
VHDL и Verilog. Предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Искусственный интеллект»

Практикум является дополнением к основной литературе
дисциплины. Создан на базе прочитанного материала. Каждое задание в практикуме начинается с необходимого теоретического минимума, включающего важнейшие определения, теоремы и формулы. Затем
следует блок рассмотрения решения задачи. В конце находятся задачи для самостоятельного решения и контрольные вопросы, позволяющие обучающимся оценить освоенность представленного материала. Предназначен для всех технических специальностей и направлений подготовки, включающих реализацию дисциплин «Моделирование систем» и «Моделирование систем и сетей телекоммуникаций».