Введение в искусственный интеллект : учебно-методическое пособие / Б. А. Шрайнер, К. В. Розов ; Министерство просвещения Российской Федерации, Новосибирский государственный педагогический университет
Язык: русский.Выходные данные: Новосибирск : Изд-во НГПУ, 2021Физическая характеристика: 100 с. : ил., цв. ил., табл. ; 21 см.ISBN: 978-5-00104-722-3 Резюме: Задачи пособия ﾖ познакомить обучающихся с технологиями, применяемыми при разработке систем искусственного интеллекта, дать практический опыт в программировании, анализе данных, машинном обучении с использованием библиотек, таких как Pandas, Numpy, Matplotlib, OpenCV, Scikit-learn, Tensorflow, nltk и др. Изложены основные темы для обучения введению в искусственный интеллект: программирование на Python, анализ данных, машинное обучение, компьютерное зрение и анализ естественного языка. Даны примеры разнообразных онлайн-сервисов и тренажеров для ознакомления с возможностями искусственного интеллекта и получения опыта работы с системами искусственного интеллекта.Библиография: Библиогр.: с. 100.Предметная рубрика - Тема: Искусственный интеллект -- Учебно-методические пособия для высших учебных заведений | Машинное обучение -- Учебно-методические пособия для высших учебных заведений | Техническое зрение -- Учебно-методические пособия для высших учебных заведений УДК: 373.5.016:004.8(075.8), 4Другие классификации: З813я73-1 ; З973.2-018я73-1 Тип экземпляра: Книга| 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. | 2022-4/4152 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | КН-П-756 | Доступно | 1-3810391 | ||
| Книга | РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года, 8этаж, Хран. | 2022-4/4152 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | КН-П-756 | Доступно | 1-3810392 |
Библиогр.: с. 100
Задачи пособия ﾖ познакомить обучающихся с технологиями, применяемыми при разработке систем искусственного интеллекта, дать практический опыт в программировании, анализе данных, машинном обучении с использованием библиотек, таких как Pandas, Numpy, Matplotlib, OpenCV, Scikit-learn, Tensorflow, nltk и др. Изложены основные темы для обучения введению в искусственный интеллект: программирование на Python, анализ данных, машинное обучение, компьютерное зрение и анализ естественного языка. Даны примеры разнообразных онлайн-сервисов и тренажеров для ознакомления с возможностями искусственного интеллекта и получения опыта работы с системами искусственного интеллекта