Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения. Монография: Пылов, Дягилева, Майтак
Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Приведен анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ. Для специалисто
Полная аннотация
Издательство
Все характеристики
Аннотация
Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Приведен анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки «Искусственный интеллект».
Характеристики
Издательство
ID товара
962842
ISBN
978-5-9729-1594-1
Язык
Русский
Страниц
172 (Офсет)
Вес
330 г
Размеры
220x160x15 мм
Тип обложки
7Бц - твердая, целлофанированная (или лакированная)
Иллюстрации
Цветные
Все характеристики
1 508
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
Книги из жанра
6211 553 -60% Еще 3 дня
Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это
Стивенс-Давидовиц Сет1 2433 107 -60% Еще 3 дня
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Горелик Алекс2 4116 028 -60% Еще 3 дня
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Брантон Стивен Л.1 1022 754 -60% Еще 3 дня
Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
Макшанов Андрей Владимирович2 6016 503 -60% Еще 3 дня
Подробное руководство по DAX: бизнес-аналитика с Microsoft Power Bl, SQL Server Analysis Services
Феррари Альберто