Российская национальная библиография

Описание RUSMARC Карточка
Книга

Основы искусственного интеллекта в профессиональной деятельности : учебно-методическое пособие / А. С. Степашкина, Е. А. Фролова, Е. А. Гущина ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

Автор: Степашкина, Анна СергеевнаАвтор (Альтер.): Фролова, Елена Александровна;Гущина, Екатерина АлексеевнаЯзык: русский.Выходные данные: Санкт-Петербург : ГУАП, 2022Физическая характеристика: 109 с. : ил. ; 21 см.Резюме: Пособие посвящено знакомству с современными технологиями искусственного интеллекта и их применением в человеческой деятельности, рассмотрены конкретные примеры внедрения базовых алгоритмов и методов как на языке Python, так и с использованием аналитической платформы KNIME. Приведены методические указания по выполнению восьми лабораторных работ и индивидуальные задания к каждой из них.Библиография: Библиогр.: с. 108 (9 назв.).Предметная рубрика - Тема: Искусственный интеллект -- Учебно-методические пособия для высших учебных заведений | Машинное обучение -- Учебно-методические пособия для высших учебных заведений | Интеллектуальный анализ данных -- Учебно-методические пособия для высших учебных заведений УДК: 004.8(075.8), 4Другие классификации: ( rubbks ) 32.813я73 ; З813я73-1 ; З973.2-018я73-1 ; З973.233-01с11я73-1 Тип экземпляра: Книга
Параметры
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Экземпляры
Тип экземпляра Текущая библиотека Шифр хранения Кол-во копий Статус Срок возврата Штрих-код
Книга РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года, 8этаж, Хран. 2022-3/28770 (Просмотр полки(Открывается ниже)) КН-П-5066 Доступно 1-4014926

Библиогр.: с. 108 (9 назв.)

Пособие посвящено знакомству с современными технологиями искусственного интеллекта и их применением в человеческой деятельности, рассмотрены конкретные примеры внедрения базовых алгоритмов и методов как на языке Python, так и с использованием аналитической платформы KNIME. Приведены методические указания по выполнению восьми лабораторных работ и индивидуальные задания к каждой из них