SCI Библиотека

Содержание пособия включает изложение основных подходов направления интеллектуального анализа временных рядов (Time Series Data Mining), которое в настоящее время объединяет статистические, нейросетевые и нечеткие модели и технологии анализа временных рядов. Описание моделей и технологий базируется на современном обзоре отечественных и зарубежных источников, системном подходе и сопровождается примерами и контрольными вопросами. Рассматриваются авторские модели временных рядов на основе анализа нечетких тенденций, позволяющие прогнозировать не только числовые значения временных рядов, но и направление их изменения, а также генерировать краткое описание поведения временного ряда в лингвистической форме.

Пособие предназначено для поддержки дисциплин «Интеллектуальные информационные технологии», «Информационные технологии», «Информатика», дневной, вечерней, заочной и дистанционной форм обучения, а также для магистрантов и аспирантов, специализирующихся в области интеллектуальной обработки данных.

Учебное пособие адресовано студентам, обучающимся по специальности «Прикладная информатика в экономике» изучающих дисциплину «Интеллектуальные информационные системы», а также может быть использовано специалистами в области проектирования и

организации интеллектуальных информационных систем.

Изложены основные теоретические сведения по темам, посвященным ключевым понятиям теории принятия решений; видам решений и их характеристикам, а также групповому и многокритериальному выбору, необходимым для усвоения студентами теоретического материала. Предназначено для студентов очной формы обучения по направлению 09.03.04 «Программная инженерия» для освоения дисциплины «Теория и методы принятия решений».

Представлены многомасштабные подходы, модели и алгоритмы для проектирования нейроморфных устройств памяти компьютеров нового поколения. Разработанные подходы дают возможность решать задачи, связанные с имитационным моделированием работы нейроморфных сетей в режимах интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Рассмотрены вопросы, связанные с построением вычислительной модели образования/разрушения проводящих каналов в мемристорных элементах, лежащих в основе нейроморфных сетей. Созданы новые алгоритмы моделирования работы нейроморфной сети с учетом стохастических эффектов, а также построены оригинальные методы и средства имитационного моделирования обучения нейроморфной сети. Представлены основные подходы, примененные при создании программного обеспечения для имитационного моделирования работы нейроморфных сетей на базе интеграционной платформы многомасштабного моделирования, объединяющей информационные потоки на различных масштабных уровнях, включая уровень мемристора - нового элемента резистивной памяти, уровень нейроморфной сети и уровень имитации обучения нейроморфной сети по прецедентам. Книга предназначена для научных работников, специалистов в области вычислительной электроники, студентов старших курсов и аспирантов технических университетов.

Изложены основы разработки схем алгоритмов и особенности формирования алгоритмического подхода к решению задач. Приводится описание основных алгоритмических конструкций, позволяющих составлять алгоритмы решения прикладных задач. Содержится большое число примеров алгоритмов типовых задач, таких как поиск и сортировка данных, приближенное решение уравнений. Часть решенных задач имеет оригинальный характер: приведены алгоритмы и программы, связанные с экологией окружающей среды, сетевыми грид-вычислениями и интеллектуализацией некоторых областей человеческой деятельности на основе логического подхода к искусственному интеллекту. Предложены варианты реализации алгоритмов на языке программирования Python. Логические основы программирования заданы концептуальными графами и языком Prolog. Издание подготовлено на кафедре «Вычислительная техника» ПГУ и предназначено обучающимся по направлениям подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.03.03 «Прикладная информатика» для формирования начальных профессиональных компетенций. Кроме того, книга рекомендуется широкому кругу читателей для самостоятельного изучения основ построения алгоритмов и составления программ для различных предметных областей.

Рассмотрены технологии и инструментальные средства создания объектно-ориентированных приложений, включая распределенные, используемые в том числе при создании систем искусственного интеллекта (СИИ). Предназначено для студентов технических вузов, обучающихся по программам магистратуры и бакалавриата по направлению «Информатика и вычислительная техника», в том числе по профилю «Искусственный интеллект».

Основано на материале лекций по дисциплине “Интеллектуальные информационные системы”. Рассмотрены вопросы применения методов искусственного интеллекта при решении различного типа задач. Описаны особенности интеллектуальных информационных систем, описаны методы приобретения, представления и обработки знаний при проектировании интеллектуальных информационных систем. Каждый раздел содержит примеры для самоконтроля. Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 09.03.03 “Прикладная информация в экономике”

В учебном пособии описаны основные этапы проектирования интеллектуальных транспортных систем, а также рассмотрены вопросы стандартизации и технического регулирования в сфере ИТС. Материал пособия направлен на формирование системы научных и профессиональных знаний и навыков в области интеллектуальных транспортных систем. Пособие предназначено для подготовки бакалавров и магистров по направлению 23.03.01 “Технология транспортных процессов”.

Учебное пособие содержит краткие теоретические и практические сведения о разработке распределенных информационных систем на основе концепции интеллектуальных пространств. Обзор соответствующих моделей вычислений, взаимодействия и представления данных, а также принципов и методов разработки программного обеспечения дополняется сведениями о практическом использовании исследовательской платформы Smart - M3 для реализации интеллектуальных пространств. Пособие предназначено для студентов магистратуры направлений 010400 «Прикладная математика и информатика» и 230400 «Информационные системы и технологии» и для студентов других математических и технических специальностей вузов при изучении дисциплин, использующих методы искусственного интеллекта, сложных систем, систем, основанных на знаниях, а также для преподавателей, ведущих учебные занятия по этим дисциплинам.

В учебном пособии подробно рассмотрены современные технологии, связанные с решением задач искусственного интеллекта, приведены примеры программ, решающих конкретные прикладные задачи методами искусственного интеллекта. Пособие предназначено для студентов специальности 230105 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем».