Бессмертный И. А.
Искусственный интеллект. Введение в многоагентные системы : учебник для вузов / И. А. Бессмертный. - Москва : Юрайт, 2025. - 148 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/569279 (дата обращения: 03.03.2025). - ISBN 978-5-534-20348-6.

Авторы: Бессмертный И. А.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЮРАЙТ
ББК: 32.813;

Аннотация: Настоящий курс посвящен актуальному направлению в проектировании программных, технических и киберфизических систем с использованием множества автономных агентов. Рассматриваются методы организации совместной работы агентов. Курс составлен на основе преподавания дисциплины «Мультиагентные системы» в Университете ИТМО. Большинство рассматриваемых алгоритмов снабжены примерами, реализованными в среде агентного моделирования AnyLogic и подробно описанными в приложениях. Благодаря этому студентам не требуется знание основ Anylogic, но необходимы начальные навыки программирования на языке Java.

Гавриченков Ю. Д.
Системы искусственного интеллекта : учебно-методическое пособие для обучающихся по специальностям 31.05.01 лечебное дело, 31.05.03 стоматология / Гавриченков Ю. Д.,Переверзев В. Ю. - Самара, 2024. - 55 с.

Авторы: Гавриченков Ю. Д., Переверзев В. Ю.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.813;

Аннотация: Учебное пособие знакомит студентов-медиков с основами искусственного интеллекта, искусственными нейронными сетями и их практическими применениями в медицине. Пособие может быть использовано для формирования профессиональной компетентности студентов медицинских вузов в области практического применения систем искусственного интеллекта в медицине. Пособие состоит из трех разделов. Первый раздел посвящен общим вопросам теории искусственного интеллекта и моделирования нейронных сетей. Во втором разделе рассмотрены вероятностные и статистические основы функционирования искусственного интеллекта в медицине. В третьем разделе приведены практические работы по моделированию в MS Excel искусственного нейрона, компьютерной диагностики с помощью формулы Байеса, проектированию KNN-нейронной сети. Учебное пособие предназначено для обучающихся по направлению подготовки 31.05.01 Лечебное дело, 31.05.03 Стоматология в рамках рабочей программы дисциплины «Медицинская информатика. Системы искусственного интеллекта».

Бубнов С. А.
Операционные системы : учебное пособие для вузов / Бубнов С. А.,Бубнов А. А.,Филатов И. Ю. - Рязань : РГРТУ, 2024. - 156 с. - Рекомендовано Научно-методическим советом ФГБОУ ВО «Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина» в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений всех форм обучения по направлениям подготовки: 09.03.01 – «Информатика и вычислительная техника» (уровень – бакалавриат), 09.03.03 – «Прикладная информатика» (уровень – бакалавриат), 09.03.04 – «Программная инженерия» (уровень – бакалавриат) и специальности 09.05.01 – «Применение и эксплуатация автоматизированных систем специального назначения» (уровень – специалитет). - ISBN 978-5-9912-1095-9.

Авторы: Бубнов С. А., Бубнов А. А., Филатов И. Ю.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.973-018.2;

Аннотация: Изложены основные понятия и архитектуры операционных систем (ОС), рассмотрены такие абстракции ОС, как процессы и потоки, файлы и каталоги, виртуальные страницы, файловые системы. Приведены алгоритмы планирования процессов, дисковых запросов ввода-вывода и виртуальных страниц и страничных кадров, подробно изложены базовые технологии управления памятью и механизм виртуальной памяти. Уделено внимание наиболее часто применяемой организации памяти в современных вычислительных машинах – страничной организации. Рассмотрены вопросы безопасности ОС, введены основные термины безопасности информации, рассмотрены угрозы безопасности информации и стратегии управления доступом к ресурсам ОС. В обзорной главе рассмотрены основные вехи развития ОС UNIX и LINUX. Для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки: 09.03.01 – «Информатика и вычислительная техника», 09.03.03 – «Прикладная информатика», 09.03.04 – «Программная инженерия» и специальности 09.05.01 – «Применение и эксплуатация автоматизированных систем специального назначения», может быть полезна специалистам.

Судаков В. А.
Методы искусственного интеллекта в информационных системах : учебник / Судаков В. А.,Титов Ю. П. - Москва : РТУ МИРЭА, 2024. - 150 с. - ISBN 978-5-7339-2354-3.

Авторы: Судаков В. А., Титов Ю. П.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.813;

Аннотация: Учебник предназначен для магистрантов по направлению подготовки 09.04.02 «Информационные системы и технологии» изучающих курс «Интеллектуальные системы и технологии». Он также будет полезен студентам смежных инженерных, математических и экономических специальностей. В нем раскрыты основные понятия, связанные с искусственным интеллектом и современными технологиями его реализации. Курс включают не только основы машинного обучения, но и другие инструменты: экспертные системы, системы поддержи принятия решений, методы и алгоритмы метаэвристической оптимизации. Отдельный раздел посвящен методам машинного обучения с подкреплением, позволяющим учитывать потребности и цели экономических субъектов. Даны рекомендации по внедрению указанных технологий в практику.

Методы искусственного интеллекта : учебное пособие / Андреянов Н. В.,Евдокимова Т. С.,Павлов А. Д.,Сытник А. С.,Шлеймович М. П. - Казань : КНИТУ-КАИ, 2024. - 392 с. - Рекомендовано к изданию учебно-методическим управлением КНИТУ-КАИ. - ISBN 978-5-7579-2709-1.

Авторы: Андреянов Н. В., Евдокимова Т. С., Павлов А. Д., Сытник А. С., Шлеймович М. П.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.813;

Аннотация: Содержится теоретический материал по дисциплине «Методы искусственного интеллекта», обеспечивающий формирование у бакалавров компетенций в области искусственного интеллекта, необходимых при разработке и применении программных средств, традиционно основанных на эвристических правилах. Предназначено для обучаемых направления подготовки бакалавров 09.03.02 «Информационные системы и технологии».

Бессмертный И. А.
Искусственный интеллект. Введение в многоагентные системы : учебник для вузов / И. А. Бессмертный. - Москва : Юрайт, 2024. - 148 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/557988 (дата обращения: 04.09.2024). - ISBN 978-5-534-20348-6.

Авторы: Бессмертный И. А.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЮРАЙТ
ББК: 32.813;

Аннотация: Настоящий курс посвящен актуальному направлению в проектировании программных, технических и киберфизических систем с использованием множества автономных агентов. Рассматриваются методы организации совместной работы агентов. Курс составлен на основе преподавания дисциплины «Мультиагентные системы» в Университете ИТМО. Большинство рассматриваемых алгоритмов снабжены примерами, реализованными в среде агентного моделирования AnyLogic и подробно описанными в приложениях. Благодаря этому студентам не требуется знание основ Anylogic, но необходимы начальные навыки программирования на языке Java.

Пиляй А. И.
Основы методов искусственного интеллекта / Пиляй А. И.,Адамцевич Л. А. - Москва : МИСИ – МГСУ, 2023. - 60 с. - ISBN 978-5-7264-3307-3.

Авторы: Пиляй А. И., Адамцевич Л. А.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.813;

Аннотация: В учебно-методическом пособии содержатся указания к практическим занятиям и выполнению компьютерных практикумов по дисциплине «Основы методов искусственного интеллекта». Для обучающихся бакалавриата по направлениям подготовки 09.03.02 Информационные системы и технологии, 01.03.04 Прикладная математика.

Терлецкий А. С.
Нейронные сети и искусственный интеллект: Основы нейронных сетей на языке Python / Терлецкий А. С.,Терлецкая Е. С. - Липецк : Липецкий ГПУ, 2023. - 76 с. - ISBN 978-5-907792-40-1.

Авторы: Терлецкий А. С., Терлецкая Е. С.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.813;

Аннотация: Учебно-методическое пособие «Нейронные сети и искусственный интеллект: основы нейронных сетей на языке Python» входит в состав УМК подготовки бакалавров по направлениям, связанным с IT, такими как: «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы и технологии», «Информационная безопасность», «Профессиональное обучение», «Информатика и вычислительная техника», «Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки)», «Педагогическое образование (с одним профилем подготовки)». Задачей пособия является формирование базовых знаний и навыков в области искусственных нейронных сетей, их архитектуры и применения в различных задачах машинного обучения. Методичка включает в себя как теоретический материал, так и практические задания в виде лабораторных работ. Рекомендовано также слушателям программ дополнительного профессионального образования соответствующего направления подготовки.

Газанова Н. Ш.
Методы искусственного интеллекта : учебно-методическое пособие / Газанова Н. Ш.,Никольский С. Н. - Москва : РТУ МИРЭА, 2023. - 102 с. - ISBN 978-5-7339-1805-1.

Авторы: Газанова Н. Ш., Никольский С. Н.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.813;

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.

Дисциплина: Основы искусственного интеллекта

Ванг К.
Конструирование систем глубокого обучения / Ванг К.,Сзето Д. - Москва : ДМК Пресс, 2023. - 462 с. - ISBN 978-5-93700-181-8.

Авторы: Ванг К., Сзето Д.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.813;

Аннотация: Удобство практического применения модели глубокого обучения предусматривает, что она встроена в программную систему. Инженеру программного обеспечения необходимо иметь четкое понимание технологии глубокого обучения, чтобы уметь разрабатывать такие системы. Книга научит вас всему, что нужно для конструирования и реализации готовой к производству платформы глубокого обучения. Во-первых, в ней представлен общий план системы глубокого обучения с точки зрения разработчика, включая ее главнейшие компоненты и характер их взаимодействия. Во-вторых, она скрупулезно ознакомит вас с инженерными методами, необходимыми для разработки своих собственных удобных в техническом сопровождении, эффективных и масштабируемых платформ глубокого обучения. Издание подойдет для разработчиков программного обеспечения и исследователей данных с инженерным уклоном. Приведены примеры на Java и Python.

Конструирование признаков из контекста динамики показателей процессов / Ярушкина Н. Г.,Мошкин В. С.,Гуськов Г. Ю.,Романов А. А.,Филиппов А. А.,Андреев И. А.,Корунова Н. В.,Эгов Е. Н.,Ярушкиной Н. Г. - Ульяновск : УлГТУ, 2023. - 183 с. - ISBN 978-5-9795-2356-9.

Авторы: Ярушкина Н. Г., Мошкин В. С., Гуськов Г. Ю., Романов А. А., Филиппов А. А., Андреев И. А., Корунова Н. В., Эгов Е. Н., Ярушкиной Н. Г.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.813;

Аннотация: В монографии авторы изложили методы и алгоритмы конструирования признаков из контекста динамики показателей процессов. Рассмотрены подходы к получению, синтезу, подготовке, анализу таких данных, подходы к интерпретации результатов машинного обучения. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию. Монография адресована научным работникам и прикладным пользователям

Хачумов М. В.
Введение в интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / Хачумов М. В. - Москва : РТУ МИРЭА, 2023. - 123 с. - ISBN 978-5-7339-2073-3.

Авторы: Хачумов М. В.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.813;

Аннотация: В учебном пособии даются основные понятия, описаны методы, которые характеризуют data-mining как мультидисциплинарное направление. Приведены практические примеры, демонстрирующие работу используемых алгоритмов. Пособие содержит три главы, посвященных проблемам распознавания образов и кластеризации, анализу и прогнозированию временных последовательностей на основе нейронных сетей, моделированию технологических процессов сетями Петри. Рассмотрены нечеткие модели и методы в анализе данных. Пособие может быть рекомендовано студентам высших учебных заведений по направлениям подготовки бакалавров, специалистов, магистров направления 10.00.00 по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных». Учебное пособие издается в авторской редакци

Федькова Н. А.
Современные технологии разработки программного обеспечения / Федькова Н. А. - Брянск : Брянский ГАУ, 2022. - 58 с.

Авторы: Федькова Н. А.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.973-018.2;

Аннотация: Издание окажет помощь студентам направления подготовки 09.04.03 Прикладная информатика при подготовке по дисциплине «Современные технологии разработки программного обеспечения».

Бутин А. А.
Программно-аппаратные средства защиты информации : учебное пособие / Бутин А. А.,Глухов Н. И.,Носков С. И. - 2-е изд., перераб. и доп. - Иркутск : ИрГУПС, 2022. - 92 с.

Авторы: Бутин А. А., Глухов Н. И., Носков С. И.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.973-018.2;

Аннотация: В учебном пособии рассматриваются назначение и функциональные возможности наиболее эффективных российских сертифицированных средств защиты информации программно-аппаратного уровня. Пособие охватывает основные темы курса в части изучения базовых защитных сервисов конкретных продуктов и рекомендуется при освоении дисциплины «Программно-аппаратные средства защиты информации». Предназначено для обучающихся по специальности 10.05.03 «Информационная безопасность автоматизированных систем», а также практикующим специалистам в области защиты информации.

Принятие решений на основе анализа слабоструктурированных данных социальных сетей / Ярушкина Н. Г.,Андреев И. А.,Желепов А. С.,Мошкин В. С.,Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : УлГТУ, 2022. - 113 с. - ISBN 978-5-9795-2275-3.

Авторы: Ярушкина Н. Г., Андреев И. А., Желепов А. С., Мошкин В. С., Ярушкина Н. Г.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.813;

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.

Лопатин В. М.
Практические занятия по информатике : учебное пособие / Лопатин В. М. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 140 с. - ISBN 978-5-8114-3827-3.

Авторы: Лопатин В. М.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.973-018.2;

Аннотация: Собраны и представлены задания для практических занятий по информатике в широко распространенных программах MS Word и MS Excel. Задания сопровождаются подробным описанием программных инструментов и пошаговым изложением порядка выполнения работы. Издание предназначено для пользователей, имеющих начальный уровень подготовки, в том числе для студентов высших учебных заведений технических и экономических специальностей в рамках учебного курса по информатике.

Староверова Н. А.
Операционные системы : учебник / Староверова Н. А. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 308 с. - ISBN 978-5-8114-4000-9.

Авторы: Староверова Н. А.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.973-018.2;

Аннотация: В учебнике рассматриваются основные вопросы, связанные со структурой и развитием операционных систем. В основу учебника легли статьи, лекции и лабораторные работы, разрабатываемые в рамках дисциплин «Операционные системы» и «Системное программное обеспечение». Внимание уделено таким темам, как история и перспективы развития операционных систем, структура, вопросы диспетчеризации, многопоточности. В рамках лабораторных работ рассматривались принципы работы в операционной системе UNIX.

Дисциплина: Операционные системы

Использование информационных технологий для расчета основных экономических показателей : учебное пособие / Дергачев А. И.,Дергачев С. А.,Божко Л. М.,Куранова О. Н.,Степанская О. А.,Тарбаева Е. А. - Санкт-Петербург : ПГУПС, 2022. - 157 с. - ISBN 978-5-7641-1826-0.

Авторы: Дергачев А. И., Дергачев С. А., Божко Л. М., Куранова О. Н., Степанская О. А., Тарбаева Е. А.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.973-018.2;

Аннотация: Учебное пособие состоит из двух частей. В первой части рассмотрены вопросы, отражающие теоретическую базовую составляющую информатики, ориентированную на пользователя персонального компьютера при работе в MS Excel. Во второй части приведены практические задания для выполнения в MS Excel, а также формы макетов их решения. Предназначено для студентов всех профилей, обучающихся дисциплинам «Информационные технологии и программные средства в менеджменте», по направлениям подготовки 38.03.02 «Менеджмент», «Информационные технологии и программные средства в экономике», 38.03.01 «Экономика». Может быть использовано для ознакомительной практики по информатике.

Федотов А. А.
Введение в цифровую обработку биомедицинских изображений : учебное пособие / Федотов А. А. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 108 с. - ISBN 978-5-8114-3458-9.

Авторы: Федотов А. А.

Шифры:
Полочный: ЭБС ЛАНЬ
ББК: 32.973-018.2;

Аннотация: Учебное пособие содержит информацию об основных методах получения биомедицинских изображений, общие сведения о цифровой обработке изображений, включает в себя подробный анализ существующих методик пространственной и частотной фильтрации изображений, а также обзор актуальных методов восстановления изображений. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлению «Биотехнические системы и технологии». Разработано на кафедре лазерных и биотехнических систем Самарского национального исследовательского университета.

Чесалин А. Н.
Основы технической эксплуатации защищенных телекоммуникационных систем: конфигурирование и администрирование сетевого оборудования : практикум / Чесалин А. Н., Болотин К. В. - Москва : РТУ МИРЭА, 2021. - 77 с.

Авторы: Чесалин А. Н., Болотин К. В.

Шифры:
Полочный: ЭБС Лань
ББК: 32.813;

Аннотация: В практикуме представлены задания по конфигурированию и администрированию телекоммуникационного оборудования и конечных устройств. Выполнение практических работ проводится в виртуальной лаборатории EVENG, которая позволяет проектировать различные архитектуры телекоммуникационных сетей и эмулировать оборудование различных производителей. В практических работах для закрепления теоретических знаний сетевых технологий предлагается сконфигурировать телекоммуникационные устройства для заданных целей: настроить параметры безопасности сетевого оборудования и основные сетевые технологии и протоколы: VLAN, DHCP, NAT, а также произвести конфигурирование VPN-соединения на основе стека протоколов IpSec. Предназначено для студентов, обучающихся по специальности высшего образования 10.05.02 «Информационная безопасность телекоммуникационных систем». Практикум издается в авторской редакции