Аннотация: Содержит краткое теоретическое описание основных методов и принципов области компьютерного зрения, а также включает практические примеры: программы с применением функций библиотек компьютерного зрения на языке Python, начиная от примеров работы с пикселями и заканчивая нейросетевыми задачами. Для студентов старших курсов очной и заочной форм обучения, инженеров и аспирантов, которые обучаются по специальности «Системы обеспечения движения поездов» и «Информационные системы и технологии», а также для обучающихся на дополнительных курсах по направлению «Искусственный интеллект», «Программирование и робототехника», «Компьютерное зрение».

Аннотация: Представляет собой комплексное руководство, включающее как краткое изложение теоретических основ, так и подробное описание практических методов компьютерного зрения. Рассматриваются основные принципы работы с изображениями и видео, методы их обработки, выделения объектов, а также интерактивного управления. Практическая часть учебника сопровождается программными примерами на языке Python, начиная с базовых операций над пикселями и заканчивая применением глубокого обучения для решения задач распознавания. Особое внимание уделено использованию библиотеки OpenCV и применению полученных знаний на встраиваемых системах.Для студентов технических вузов, инженеров и аспирантов, специализирующихся в области автоматизации, искусственного интеллекта, программирования и робототехники.

Аннотация: В учебном пособии системно, в полном объеме рассматриваются инновационные инструменты для создания всех видов маркетинговых коммуникаций на основе искусственного интеллекта и нейронных сетей. На многочисленных практических примерах демонстрируются создание контента и каналов коммуникации с использованием искусственного интеллекта и различных нейронных сетей, образовательные возможности на основе искусственного интеллекта, их внедрение в образовательную деятельность, обучение нейронных сетей, создание рекламной продукции с помощью нейронных сетей и др. Богато иллюстрировано.Пособие предназначено для специалистов-практиков в области маркетинговых коммуникаций, преподавателей университетов, студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки «Реклама и связи с общественностью», «Журналистика», «Издательское дело», «Телевидение», «Медиакоммуникации» и др.

Аннотация: В учебном пособии рассматриваются математические основы нейронных сетей, описываются методы оптимизации. Описаны типовые задачи, решаемые нейронными сетями, такие как задачи классификации и регрессии. Также рассматриваются методы машинного обучения. Учебное пособие может быть полезно практикам, студентам и аналитикам, изучающим нейронные сети.

Аннотация: Учебник «Искусственный интеллект и нейросети в образовании» предназначен для учителей школ, преподавателей средних специальных и высших учебных заведений. Основная цель учебника — повышение компетенций педагогов в области искусственного интеллекта (ИИ) и нейросетей для решения образовательных задач.Учебник включает в себя теоретический материал, тестовые и практические задания, что позволяет читателям не только ознакомиться с основными понятиями и технологиями, но и применять их на практике. В учебнике подробно рассматриваются такие темы, как подготовка рабочего места для работы с ИИ, использование различных браузеров, доступ к платным зарубежным сервисам, история развития ИИ и нейросетей, их виды и применение в педагогике, а также многие другие.Автор учебника — Минаков Александр Игоревич, преподаватель кафедры Теории и методики образовательной деятельности Университета «Синергия», учебного центра «МГУТУ», а также руководитель IT и AI проектов в российской IT-компании «СПАРК Интеграция». Благодаря своему опыту и знаниям, автор смог создать учебник, который отличается простотой подачи и доступностью материала.Уникальность данного учебника заключается в том, что даже педагоги без опыта работы с ИИ и нейросетями смогут стать уверенными пользователями этих технологий и начать активно применять их в своей профессиональной деятельности для решения образовательных задач.Учебник рекомендуется использовать в учебных заведениях, на курсах повышения квалификации, а также для самостоятельного изучения. Он снабжен QR-кодами и ссылками для доступа к тестам, опросам, а также предоставляет читателям доступ к сообществу педагогов в Telegram и ВКонтакте «ИИ в образовании».

Аннотация: Учебно-методическое пособие «Нейронные сети и искусственный интеллект: основы нейронных сетей на языке Python» входит в состав УМК подготовки бакалавров по направлениям, связанным с IT, такими как: «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы и технологии», «Информационная безопасность», «Профессиональное обучение», «Информатика и вычислительная техника», «Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки)», «Педагогическое образование (с одним профилем подготовки)». Задачей пособия является формирование базовых знаний и навыков в области искусственных нейронных сетей, их архитектуры и применения в различных задачах машинного обучения. Методичка включает в себя как теоретический материал, так и практические задания в виде лабораторных работ. Рекомендовано также слушателям программ дополнительного профессионального образования соответствующего направления подготовки.

Аннотация: Учебное пособие содержит сведения о методах идентификации статических и динамических объектов управления средствами нейронных сетей, о нейроуправлении, а также принципах, используемых при построении схем нейросетевого управления. Теоретические материалы сопровождаются примерами, реализованными с использованием программных средств пакетов MATLAB и Simulink.Предназначено для студентов 2-го курса очной формы обучения по направлению подготовки 15.04.04, изучающих дисциплину «Интеллектуальные технологии управления в технических системах».

Аннотация: В учебном пособии показаны методы настройки нейронных сетей и распознавания образов для решения задач прикладной экономики, в том числе персептрон Розенблатта, сеть Хемминга, методы линейного программирования. Рассмотрены также методы коллективных решений. Приводятся примеры задач и упражнения.Для магистрантов, изучающих дисциплину «Нейронные сети в прикладной экономике».

Аннотация: Во второй части лабораторного практикума представлены методический материал и техника работы в среде компьютерной математической системы MatLab&Simulink, при следовании которым студент приобретает практические навыки работы как с нейронными и простыми нейронечеткими сетевыми системами, так и по организации поиска глобальных экстремумов сложных функций и квазиоптимальных параметров традиционных, фрактальных и интеллектуальных регуляторов моделей динамических систем управления.Практикум предназначен для студентов технических вузов направления «Автоматизация технологических процессов и производств», а также может быть полезен специалистам в области проектирования интеллектуальных информационных систем и систем интеллектуального управления, ориентированных на использование в промышленности.