Аннотация: В учебнике рассмотрены методы искусственного интеллекта и их применение для решения задач из различных предметных областей. Описаны методы приобретения представления и обработки знаний в интеллектуальных системах а также технологии проектирования и реализации интеллектуальных систем. Особое внимание уделено вопросам применения интеллектуальных систем для выбора коллективных решений проектирования сложных систем (объектов) анализа и прогнозирования деятельности предприятия.

Аннотация: Содержание книги представляет собой материал, который использовался при чтении курсов в Московском государственном университете имени М. В. Ломоносова на механико-математическом факультете и факультете вычислительной техники и кибернетики. В учебнике вводится новый вид представления баз данных, называемый информационно-графовой моделью данных, обобщающей известные ранее модели. Рассматриваются основные типы задач поиска информации в базах данных, исследуются проблемы сложности решения этих задач применительно к информационно-графовой модели.

Аннотация: Лабораторный практикум предназначен для студентов I курса очного отделения направлений подготовки «Архитектура», «Строительство», «Агроинженерия», «Сервис», «Менеджмент», «Машиностроение» и т. д. для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Информатика и основы искусственного интеллекта», а также других дисциплин, изучающих применение современных информационных технологий для решения профессиональных задач. Практикум содержит требования к знаниям и умениям по дисциплинам, связанным с изучением информационно-коммуникационных технологий, лабораторные работы для решения профессиональных задач с использованием информационных технологий и языка программирования Python. Каждая лабораторная работа пособия содержит разноуровневые задания и задания для самостоятельного выполнения по вариантам. Пособие содержит траектории выполнения лабораторных работ, позволяющие преподавателю или студенту построить на их основе индивидуальную образовательную траекторию. Лабораторный практикум предназначен для решения профессиональных задач по направлениям подготовки с использованием различных программных средств: графический редактор (Paint), презентации (Power Point), текстовый процессор (Word), электронные таблицы (Excel), базы данных (Access). Большое внимание уделено решению конкретных задач с использованием различных информационных технологий, включая язык Python. Часть лабораторных работ посвящена созданию сайтов. Рассмотрены некоторые понятия и задачи искусственного интеллекта, в частности, работа с большими наборами данных, обучение нейронных сетей.

Аннотация: Учебник посвящен актуальным проблемам использования достижений современных информационных технологий в том числе методов искусственного интеллекта в процессе принятия решений в нештатных ситуациях на экологически опасных объектах характерными примерами которых являются энергоблоки атомных электростанций. Рассматриваемая проблемная область принятия решений в нештатных ситуациях является хорошим примером соответствия важности и сложности проблемы применяемым программно-математическим средствам в виде интеллектуальных (экспертных) систем поддержки принятия решений реального времени.

Аннотация: Материал данного учебного пособия сконцентрирован вокруг ответа на вопрос: как знания и умения человека выразить в виде программы для компьютера? Современные тенденции в области применения компьютеров характеризуются возрастанием значения методов искусственного интеллекта в программном обеспечении. Системы искусственного интеллекта с пользой применяются в реальной жизни, в различных сферах — от медицинской диагностики до управления космическими аппаратами. Книга будет полезна студентам, впервые изучающим методы искусственного интеллекта, инженерам, проектирующим прикладные системы с элементами искусственного интеллекта, и пользователям таких систем.

Аннотация: В курсе рассматриваются вопросы, связанные с основами построения систем искусственного интеллекта, моделями и методологией вывода знаний, инструментами инженерии знаний, анализа данных и реализацией алго ритмов искусственного интеллекта на практике. Описаны концептуальные принципы реализации экспертных систем, нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и т. д. Теоретический материал сопровождается обширным практикумом, решение задач которого демонстрируется как в рамках анали тической платформы, так и в форме программных реализаций на языке Python. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для бакалавров и магистров, обучающихся по направлениям «Информатика и вычислительная техника», а также другим направлениям, связанным с разработкой новых информационных технологий и интеллектуальных систем.

Аннотация: В учебнике комплексно рассмотрены проблемы искусственного интеллекта (ИИ) и разработки систем поддержки принятия решения (СППР), над которыми работал автор на протяжении более 45 лет. В книге изложены основы систем ИИ и моделей представления знаний, классического понимания экспертных систем, нечетких экспертных систем и технологий их проектирования. Раскрываются истоки и метод ситуационного анализа и проектирования моделей предметных областей для экспертных и нечетких систем. Показаны онтологические, мультиагентные и когнитивные системы и методика их разработки с применением идей ситуационного анализа. Учебник подробно излагает теоретический материал, а также предлагает аналитические практические примеры.

Аннотация: В учебнике комплексно рассмотрены проблемы искусственного интеллекта (ИИ) и разработки систем поддержки принятия решения (СППР), над которыми работал автор на протяжении более 45 лет. В книге изложены основы систем ИИ и моделей представления знаний, классического понимания экспертных систем, нечетких экспертных систем и технологий их проектирования. Раскрываются истоки и метод ситуационного анализа и проектирования моделей предметных областей для экспертных и нечетких систем. Показаны онтологические, мультиагентные и когнитивные системы и методика их разработки с применением идей ситуационного анализа. Учебник подробно излагает теоретический материал, а также предлагает аналитические практические примеры.

Аннотация: В учебном пособии рассматриваются вопросы применения технологий искусственного интеллекта для решения сложных задач в ULS-системах. Изучаются свойства сложных систем и их жизненный цикл. Особое внимание уделяется проявлениям неопределенности различного уровня и методам ее обработки на различных этапах жизненного цикла системы. В пособии представлены, как классические, так и новейшие технологии искусственного интеллекта и методики их использования для решения различных задач. Учебное пособие может быть рекомендовано студентам по направле-ниям подготовки «Информатика и вычислительная техника», «Информа-ционные системы и технологии», «Экономика» и др.

Аннотация: В учебнике рассмотрены методы искусственного интеллекта и их применение для решения задач из различных предметных областей. Описаны методы приобретения представления и обработки знаний в интеллектуальных системах а также технологии проектирования и реализации интеллектуальных систем. Особое внимание уделено вопросам применения интеллектуальных систем для выбора коллективных решений проектирования сложных систем (объектов) анализа и прогнозирования деятельности предприятия.

Аннотация: В последнее время взрывной рост числа датчиков, интернета и генерации огромных объемов данных предоставил новые возможности хранения, выполнения и реализации приложений на основе IoT и алгоритмов искусственного интеллекта. В учебном пособии рассмотрены такие основные темы по искусственному интеллекту, как краткая история развития искусственного интеллекта, понятия машинного обучения, классы решаемых задач, ансамблевые методы, глубокое обучение, метрики качества и другие базовые направления. Во второй части учебного пособия представлены примеры программы в интерактивной оболочке Jupyter Notebook на языке Python, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта. В учебном пособии представлен программный код базовых задач искусственного интеллекта, таких как классификация, регрессия, нормализация и масштабирование данных, распознавание, прогнозирование и другие. Пособие также может быть полезно аспирантам, преподавателям вуза и специалистам, применяющим методы искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности.

Аннотация: В настоящее время происходит корректировка структуры и содержания базовой подготовки образовательных программ бакалавриата и специалитета высшей школы, в частности изменения касаются ядра базовой части. Увеличение зачетных единиц на отдельные дисциплины («История России» и др.), а также выделение отдельного модуля цифровых компетенций изменяют количество часов, отводимых на контактную работу со студентами по дисциплинам этого модуля, в том числе по информатике, информатике и основам искусственного интеллекта и т. п. Во многих вузах количество часов сокращается до 16 аудиторных занятий, при этом лабораторные работы преобразуются в практические занятия. Данное учебное пособие отражает вышеназванные изменения в образовательных программах бакалавриата и специалитета высшей школы и предназначено студентам I курса для выполнения практических работ по дисциплине «Информатика и основы искусственного интеллекта», а также других дисциплин, изучающих применение современных информационных технологий для решения профессиональных задач. Учебное пособие содержит практические работы для решения профессиональных задач с использованием информационных технологий и языка программирования Python. Каждая практическая работа пособия содержит разноуровневые задания по вариантам, предназначенные для выполнения в компьютерном классе в учебное время, и задания для самостоятельного выполнения. Варианты заданий учитывают специфику направления / специальности подготовки. Большинство заданий сопровождается краткими теоретическими сведениями, необходимыми для их выполнения. Пособие содержит траектории выполнения работ, позволяющие преподавателю или студенту построить на их основе индивидуальную образовательную траекторию. Выполнение практических работ нацелено на формирование соответствующей общепрофессиональной компетенции, а именно понимание принципов работы современных информационных технологий и их использования для решения задач профессиональной деятельности.

Аннотация: Настоящее учебное пособие включает в себя основы программирования на языке Prolog, решение задач методом поиска, вероятностные методы, основы нейронных сетей, а также принципы представления знаний с помощью семантических сетей. Каждый из разделов учебного пособия обеспечен практическими и лабораторными работами. В приложениях содержатся краткие описания среды SWI-Prolog, программы нейросетевого моделирования NeuroGenetic Optimizer и программы визуализации знаний Semantic.

Аннотация: Учебное пособие содержит описание теоретических основ инженерии знаний различных форм представления знаний и механизмов вывода решений на их основе актуальных в современных разработках экспертных систем. Сформулированы концепции формирования экспертных систем их места в САПР и способы взаимодействия экспертных систем и САПР. Представлен ряд примеров конкретных реализаций такого рода систем.

Аннотация: Рассматриваются теоретические и прикладные вопросы применения в программной инженерии искусственных иммунных систем – нового направления в теории искусственного интеллекта, которое в последнее время активно используется в инженерной практике. Изложены основные модели и алгоритмы искусственных иммунных систем, включая формы представления потенциальных решений, алгоритмы клонального и отрицательного отбора, сетевые и гибридные модели. Рассмотрено применение этих методов в программной инженерии: иммунные алгоритмы численной и комбинаторной оптимизации, вопросы безопасности компьютерных и программных систем. Предназначено для подготовки бакалавров и магистров по направлениям 09.03.04 «Программная инженерия», 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем», 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», а также широкого круга других специальностей, где актуальны проблемы оптимизации большой размерности и вопросы безопасности систем.

Аннотация: В учебнике рассмотрены методы искусственного интеллекта и их применение для решения задач из различных предметных областей. Описаны методы приобретения представления и обработки знаний в интеллектуальных системах а также технологии проектирования и реализации интеллектуальных систем. Особое внимание уделено вопросам применения интеллектуальных систем для выбора коллективных решений проектирования сложных систем (объектов) анализа и прогнозирования деятельности предприятия.

Аннотация: Дается краткое представление об основных функциональных возможностях языка Python, краткое теоретическое введение в курс искусственных нейронных сетей (ИНС). Рассматриваются вопросы подготовки данных для работы с ИНС. Рассматриваются вопросы проектирования структур ИНС, их обучения и использования для задач обработки данных. Рекомендуется студентам, специализирующимся в области искусственного интеллекта и обработки больших данных (BigData).

Аннотация: Рассмотрены основные способы формирования базы данных и знаний, методы машинного обучения с использованием учителя или без него, с применением критика вместо учителя. Материал будет полезен при изучении дисциплины «Методы искусственного интеллекта в менеджменте» и других аналогичных дисциплинах различных направлений обучения. Разработано для студентов, начинающих изучать методы искусственного интеллекта.

Аннотация: Рассмотрены современные технологии искусственного интеллекта и их применение в человеческой деятельности, базовые алгоритмы, теоретические аспекты машинного обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка. Особое внимание уделено особенностям хранения и обработки данных, технологиям, использующим интеллектуальные алгоритмы - виртуальную и дополненную реальность, Интернет вещей, облачные технологии, блокчейн и др. Пособие составлено в соответствии с программой дисциплины «Основы искусственного интеллекта в профессиональной деятельности» для студентов очной формы обучения, обучающихся по направлениям 01.03.02 - «Прикладная математика и информатика», 09.03.03 -«Прикладная информатика», 20.03.01 - «Техносферная безопасность», 27.03.01 - «Стандартизация и метрология», 27.03.02 - «Управление качеством», 27.03.05 - «Инноватика», 27.05.02 - «Метрологическое обеспечение вооружения и военной техники».

Аннотация: Лабораторный практикум предназначен для студентов I курса очного отделения направлений подготовки «Архитектура», «Строительство», «Агроинженерия», «Сервис», «Менеджмент», «Машиностроение» и т. д. для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Информатика и основы искусственного интеллекта», а также других дисциплин, изучающих применение современных информационных технологий для решения профессиональных задач. Практикум содержит требования к знаниям и умениям по дисциплинам, связанным с изучением информационно-коммуникационных технологий, лабораторные работы для решения профессиональных задач с использованием информационных технологий и языка программирования Python. Каждая лабораторная работа пособия содержит разноуровневые задания и задания для самостоятельного выполнения по вариантам. Пособие содержит траектории выполнения лабораторных работ, позволяющие преподавателю или студенту построить на их основе индивидуальную образовательную траекторию. Лабораторный практикум предназначен для решения профессиональных задач по направлениям подготовки с использованием различных программных средств: графический редактор (Paint), презентации (Power Point), текстовый процессор (Word), электронные таблицы (Excel), базы данных (Access). Большое внимание уделено решению конкретных задач с использованием различных информационных технологий, включая язык Python. Часть лабораторных работ посвящена созданию сайтов. Рассмотрены некоторые понятия и задачи искусственного интеллекта, в частности, работа с большими наборами данных, обучение нейронных сетей.