Представлены численные методы решений обыкновенных дифференциальных уравнений, краевых задач для обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений параболического типа. Показано решение уравнений эллиптического типа.
Для студентов, обучающихся по направлению подготовки «Искусственный...
Aноним
Тема
андрей протодьяконов
информатика
искусственный интеллект
методы оптимизации
пётрпылов
Показаны основы работы на Python, а также два его основных ответвления – вебразработка на Django и область прикладного искусственного интеллекта, являющаяся частью Data Science.
Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа...
Aноним
Тема
data science
django
python
александр протодьяконов
искусственный интеллект
математика
машинное обучение
пётрпылов
прикладная математика
программирование
Исследовано применение методов глубокого обучения в контексте ранней диагностики заболевания Альцгеймера. Рассматриваются основные способы мониторинга заболевания, известные на сегодняшний день в медицине.
Излагаются методы и инструменты глубокого обучения, с помощью которых можно...
Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня.
Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно специалистам прикладной сферы анализа данных.
Формат: PDF
Aноним
Тема
андрей протодьяконов
анна дягилева
асимптотический анализ поведения
пётрпылов
прикладные модели машинного обучения
Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Приведен анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ. Для...
Aноним
Тема
анна дягилева
изучение искусственного интеллекта
пётрпылов
принцип интенсификации
роман майтак
Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения
Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс...
анна дягилева
дягилева
майтак
машинного и глубокого обучения
основы работы с моделями
основы работы с моделями глубокого обучения
пётрпылов
роман майтак
Аннтотация:
Показана разработка и аналитика прикладных моделей глубокого обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Изучение математических архитектур моделей глубокого обучения позволит не только разрабатывать, но и внедрять разработанные решения...
Описание книги:
Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов...