Аннотация: The study aid covers the application of a number of end-to-end technologies given in the National Program «Digital Economy of the Russian Federation», such as: «Technologies for storing and analyzing big data», «Artificial intelligence», «Machine learning technologies and cognitive technologies». The publication is dedicated to the use of machine learning algorithms and data mining methods for processing the results of medical research. The main tool is the high-level programming language Python, which is today the most powerful tool for data processing and analysis. Prepared in accordance with the requirements of the Federal State Educational Standard of Higher Education. The study aid is aimed at all the students of higher education, studying the following disciplines «Data Mining», «Intelligent Systems and Technologies», «Methods for the Development and Design of Expert Systems», «Artificial Neural Networks», «Artificial Intelligence Systems».

Аннотация: Монография состоит из трех глав в первой из которых излагаются теоретические основы создания интеллектуальных информационных систем. Особое внимание уделяется раскрытию понятия «модель» так как от вкладываемого в него смысла зависит понимание всего материала. Вводятся и анализируются такие новые понятия как ассоциативные и интуитивные знания которые пока в создании интеллектуальных информационных систем не используются.

Аннотация: 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.

Аннотация: 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 без помощи сторонних программных библиотек что увеличивает быстродействие всего программного решения в целом. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.

Аннотация: В учебно-методическом пособии рассматриваются методы и алгоритмы искусственного интеллекта. Теоретический материал подкреплен примерами. Данный материал позволяет сформировать необходимые знания и умения по реализации на python нечеткой базы знаний, основных методов предобработки данных и линейной регрессии. Учебно-методическое пособие предназначено для студентов по направлению подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии». Учебно-методическое пособие может использоваться студентами направления 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 10.00.00.

Аннотация: В сборник включены 80 научных статей с описанием результатов развития миварных технологий логического искусственного интеллекта полученных в период с сентября 2022 г. по май 2023 г. В этих исследованиях которые проводились в рамках работ научно-исследовательской инициативы НИИ МИВАР приняли участие 287 человек из них: пять докторов 13 кандидатов наук и 245 молодых ученых — ассистентов аспирантов и студентов.

Аннотация: 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 по теоретической составляющей курса, для каждой рассмотренной модели машинного/глубокого обучения поставлена в соответствие её прикладная реализация. Для студентов, обучающихся по направлению подготовки «Искусственный интеллект». Может быть полезно специалистам в области искусственного интеллекта.

Аннотация: Показана разработка собственных элементов датчиков давления, которые функционируют в неразрывной связи с программным обеспечением. Даны основы и способы разработки подобных систем, которые можно повторить самостоятельно. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».

Аннотация: Представлены теоретические концепции, лежащие в основе графа знаний вопросы, приведены примеры наиболее известных графов знаний, рассмотрены области современного применения графов знаний, а также наиболее востребованные и перспективные технологии построения и ведения графов знаний. Предназначено для студентов старших курсов всех факультетов НИЯУ МИФИ, а также может быть использовано преподавателями при проведении ими практических занятий.

Аннотация: Представлены теоретические концепции, лежащие в основе графа знаний вопросы, приведены примеры наиболее известных графов знаний, рассмотрены области современного применения графов знаний, а также наиболее востребованные и перспективные технологии построения и ведения графов знаний. Предназначено для студентов старших курсов всех факультетов НИЯУ МИФИ, а также может быть использовано преподавателями при проведении ими практических занятий.

Аннотация: Учебное пособие разработано в помощь студентам, изучающим курс по дисциплине «Интеллектуальные технологии умного производства». Учебное пособие предназначено для освоения учебной программы и получения теоретических знаний. Учебное пособие издается в авторской редакции.

Аннотация: Мир медицины стремительно меняется: на помощь традиционным врачебным методам приходит искусственный интеллект. Как внедрение новых технологий отразится на современной диагностике и лечении? Как будут взаимодействовать врач и пациент, если обработку данных возьмут на себя машины? Смогут ли пациенты влиять на ход и методы лечения своих заболеваний? Какие перспективы открывает использование искусственного интеллекта перед мировым медицинским сообществом, какие блага и опасности оно в себе таит, какие цели преследует? На эти и многие другие важные вопросы подробно и понятно отвечает автор книги Эрик Тополь — врач, ученый, исследователь и всемирно известный эксперт в области применения искусственного интеллекта в медицине.

Аннотация: Harvard Business Review — ведущий деловой журнал с многолетней историей. В новой книге серии «Harvard Business Review: 10 лучших статей» собраны самые актуальные статьи о применении в бизнесе новых технологий — от коммерческих дронов до универсальных платформ искусственного интеллекта. Вы также узнаете, как анализ данных улучшает потребительский опыт в ритейле, как маркетинговые стратегии меняются с появлением ИИ-ассистентов, как внедрять блокчейн-инфраструктуру и почему аддитивная технология промышленной 3D-печати в ближайшее время изменит производственные бизнес-модели. Этот сборник поможет предпринимателям, собственникам бизнеса и руководителям разобраться, в каком направлении развиваются современные технологии и какую пользу можно извлечь из них уже сейчас.

Аннотация: Несмотря на шумиху вокруг ИИ, создание интеллекта, равного человеческому или превышающего его, намного сложнее, чем мы думали. Гэри Маркус и Эрнест Дэвис, известные исследователи в области искусственного интеллекта, утверждают, что нам еще очень далеко до создания полностью автономных автомобилей или сверхразумных роботов. Дело в том, что подходы, принятые сейчас в сфере разработки ИИ, слишком узки для создания подлинного интеллекта. Реальный мир, напротив, чрезвычайно сложен и многообразен. Каким образом можно преодолеть этот разрыв? Какими будут последствия, когда мы это сделаем? Вдохновленные человеческим разумом, Маркус и Дэвис объясняют, что же нам нужно для продвижения ИИ на новый уровень. Если мы сосредоточимся на том, чтобы наделить машины здравым смыслом и глубоким пониманием, а не просто научить их собирать все более обширные коллекции данных, то сможем создать искусственный интеллект, которому действительно будем доверять то, что имеет для нас значение: наше здоровье, наши дома, комфорт наших близких и многое другое. Книга «Искусственный интеллект: перезагрузка» дает полную и яркую оценку современной науки в сфере ИИ и предлагает вдохновляющее видение того, как новое поколение искусственного интеллекта сможет сделать нашу жизнь лучше.

Аннотация: В сборник включено 58 научных статей с описанием результатов развития миварных технологий логического искусственного интеллекта полученные в период с февраля 2021 г. по май 2022 г. В исследованиях которые проводились в рамках работ научно-исследовательской инициативы НИИ МИВАР приняли участие 138 человек из них три доктора и 12 кандидатов наук а также 105 молодых ученых — студентов и аспирантов.

Аннотация: Книга предназначена для ученых, инженеров и для всех, кто хочет ближе познакомиться с облачными вычислениями, чтобы узнать о них больше или оценить облако как альтернативное или дополнительное решение для собственных вычислительных потребностей. Кроме того, книга может быть полезна ИТ-специалистам, например архитекторам программных решений, желающим быть в курсе текущих и будущих потребностей научного сообщества, а также понимать, как можно удовлетворить их с помощью облачных технологий – и как следствие предлагать своим клиентам более подходящие решения. Таким образом, этот текст может стать своеобразным мостом между видением пользователя и поставщика. В этой книге дано общее представление о современном состоянии облачных вычислений. Текст может послужить вводным курсом для выпускников, студентов магистратуры и аспирантов, обучающихся любым дисциплинам: он даст представление о потенциальных возможностях использования облачных технологий и о том, как они могут помочь в разработке проектов и будущей работе.

Аннотация: В монографии авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных данных социальных сетей. Рассмотрены подходы к подготовке, анализу, интерпретации таких данных. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы, и прошедшие экспериментальную апробацию. Публикуется в авторской редакции.

Аннотация: В монографии авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных данных социальных сетей. Рассмотрены подходы к подготовке, анализу, интерпретации таких данных. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы, и прошедшие экспериментальную апробацию.

Аннотация: Как выглядит рабочее место будущего? Надо ли в срочном порядке переводить всех специалистов на удаленный формат работы? Как тогда организовывать этот переход? Мэттью Моттола и Мэттью Котни дают советы, как организациям и отдельным командам пользоваться возможностями искусственного интеллекта для повышения эффективности рабочего места. Облачные технологии действительно способны сделать наш труд намного рациональнее, эффективнее, но для миграции в облако необходимо понимать все его плюсы и минусы. Благодаря книге вы поймете, как целесообразно использовать удаленных и внештатных специалистов; также сможете предугадать, как тенденция перехода на удаленный формат работы будет развиваться и как преодолеть типичные препятствия, которые удерживают большинство организаций от изменений.

Аннотация: В учебном пособии представлена классификация интеллектуальных нейронных систем. Рассмотрены современные подходы к моделированию нейронных сетей, применению нечеткой логики для решения задач прогнозирования, классификации, аппроксимации. Учебное пособие может быть использовано студентами, обучающимися по укрупненным группам направлений подготовки 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки» и 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», при изучении дисциплин «Интеллектуальные системы», «Нейронные сети», «Нечеткая логика», «Введение в искусственный интеллект», «Нейронные сети и их применение».