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.
Пособие по структуре, содержанию и методике ориентировано на изучение дисциплин «Этика и правовые проблемы искусственного интеллекта», «Этические проблемы искусственного интеллекта», «Этика искусственного интеллекта» и других аналогичных
дисциплин согласно действующим стандартам. Содержит видеолекции, а также проверочные вопросы по теме каждой лекции.
Привлечение инвестиций в экономику Республики Беларусь и увеличение капитализации организаций неразрывно связано с обращением акций хозяйственных обществ и развитием рынка ценных бумаг. При этом акция, как бездокументарная ценная бумага, предусматривающая владение долей в уставном фонде и определенный спектр прав её обладателя в отношении, выпустившего её акционерного общества, является предметом продажи, дарения, безвозмездной передачи и других сделок на фондовом рынке.
В Республике Беларусь рынок акций можно отнести к зарождающимся рынкам, где в настоящее время формируются и отлаживаются его механизмы, инструменты, совершенствуется инфраструктура. Это одно из направлений привлечения самых не дорогих инвестиций, что позволяет аккумулировать свободные денежные средства у физических и юридических лиц и передать их на условиях, предусмотренных разными видами ценных бумаг, компаниям– эмитентам. При этом стоимость привлекаемых средств путем продажи ценной бумаги в ряде случаев ниже, чем привлечение кредитных средств.
Данная статья посвящена исследованию влияния индустрии туризма и сопряженных с нею отраслей на экономическую безопасность России и её экономический суверенитет. Приведённые в статье данные статистики показывают, что туризм – перспективная отрасль, обладающая стратегическим значением. Показано какой вклад в реализацию каждого из 8 направлений государственной политики в сфере обеспечения экономической безопасности, обозначенных в Стратегии экономической безопасности Российской Федерации, может внести развитие в регионе туристской отрасли, что позволит повышать уровень экономической безопасности как отдельных регионов, так и страны в целом, способствовать обеспечению экономического суверенитета и реализации стратегических национальных приоритетов Российской Федерации. Таким образом обоснован взгляд на туристскую отрасль как на комплексную социо-эколого-экономическую систему, способную при оптимальном управлении стать «точкой роста» для экономики принимающих регионов.
В учебном пособии, подготовленном на кафедре математического и прикладного анализа факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета, излагаются основные понятия цифровой обработки изображений, охарактеризованы операции над изображениями, описаны алгоритмы сжатия изображений, форматы хранения растровых изображений, рассказывается об улучшении качества изображения. Рассматриваются методы кластеризации, сегментации, поиска объектов на изображении, детектирования прямых линий и сетчатых структур на изображении с помощью преобразования Радона.
Для студентов, изучающих компьютерную графику, цифровую обработку изображений, анализ медицинских изображений.
Рассмотрены базовые основы классической теории нечетких множеств, отношений и их композиций (свертки). Выполнено фундаментальное обобщение понятия нечеткого соответствия. Приведена постановка прямой задачи на нечетких соответствиях, предложена методология решения прямой задачи при различных видах импликаций. Проведено фундаментальное исследование вариантов постановки и решения обратной задачи, которая по определению является принципиально сложной. Изложены основы теории полиномиальных нечетких уравнений и их систем. Выполнено исследование классической задачи нечеткой диагностики. Предложена методология и практические основы сведения обратной задачи к оптимизационной в том числе для решения сложных (рекуррентных) обратных задач
Учебное пособие раскрывает главные вопросы проектирования различных аспектов информационных систем: от описания требований и объектно ориентированного анализа домена предметной области до написания программного кода. Представлена методика проектирования информационных систем на основе объектно-ориентированного подхода с использованием языка моделирования UML. Пособие включает описание требований к выполнению лабораторных заданий и варианты тем для учебных проектов, которые могут использоваться обучающимися как в рамках аудиторных занятий, так и для самостоятельной подготовки.
Содержит необходимый справочный, теоретический и практический материал для изучения методов статистического анализа нейрофизиологических сигналов. Предназначено для самостоятельного изучения с целью получения теоретических знаний о работе с нейрофизиологическими данными, а также практических навыков предварительной обработки сигналов, удаления артефактов и статистического анализа.
Рекомендовано для студентов, обучающихся на специальностях «Нейронауки», «Биоинженерия и биоинформатика», «Искусственный интеллект и анализ данных».