Выбор БД
Сортировать по:
1. Документ
bookCover
Бабешко Л.О.
Эконометрика и эконометрическое моделирование в Excel и R : Учебник / Л.О. Бабешко, И.В. Орлова. - 1. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2025. - 300 с. - (Высшее образование (Финансовый университет)). - ВО - Магистратура. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=458136. - https://znanium.ru/cover/2186/2186880.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-16-020683-7. - ISBN 978-5-16-109181-4 (электр. издание).
Авторы: Бабешко Л.О., Орлова И.В.
Аннотация: Учебник включает темы современной эконометрики часто применяемые в экономических исследованиях. Рассматриваются некоторые аспекты моделей множественной регрессии связанные с проблемой мультиколлинеарности модели с дискретной зависимой переменной включая методы их оценивания анализа и применения. Значительное место отводится анализу моделей одномерных и многомерных временных рядов. Рассмотрены современные представления о детерминированном и стохастическом характере тренда. Изучены методы статистической идентификации типа тренда. Уделяется внимание оценке анализу и практической реализации моделей стационарных временных рядов Бокса — Дженкинса а также моделей многомерных временных рядов: векторных авторегрессионных моделей и векторных моделей коррекции ошибок. Включены основные эконометрические модели для панельных данных широко применяемые в последние десятилетия а также формальные тесты выбора моделей с учетом их иерархической структуры. В каждом разделе приводятся примеры оценки анализа и тестирования моделей в программной среде R. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Адресован студентам магистратуры обучающимся по направлению «Экономика» учебный план которого предусматривает дисциплины «Эконометрика (продвинутый курс)» «Эконометрическое моделирование» «Эконометрические исследования» и аспирантам.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=458136
2. Документ
bookCover
Брусов Петр Никитович.
Финансовая математика : Учебное пособие для магистров; Учебное пособие / П. Н. Брусов, Т. В. Филатова. - 1. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2025. - 481 с. - (Высшее образование: Магистратура). - ВО - Магистратура. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=448982. - https://znanium.ru/cover/2157/2157043.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-16-005134-5. - ISBN 978-5-16-100440-1 (электр. издание).
Авторы: Брусов Петр Никитович, Филатова Татьяна Васильевна
Аннотация: Учебное пособие написано в соответствии с программой курса «Финансовая математика» для магистрантов. Предназначено для студентов (магистрантов специалистов) всех финансовых и экономических специальностей включая финансы и кредит бухгалтерский учет аудит налоги и налогообложение страхование международные экономические отношения и др. а также для финансовых аналитиков и слушателей программ MBA. Будет полезно специалистам всех финансовых и экономических специальностей а также всем желающим освоить количественные методы в финансах и экономике.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=448982
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/cover/2157/2157043.jpg
3. Документ
bookCover
Сердюков Ю. М.
Философско-методологические проблемы виртуальной реальности и искусственного интеллекта : учебное пособие для вузов / Ю. М. Сердюков, О. А. Рудецкий, В. Г. Зангиров. - Санкт-Петербург : Лань, 2025. - 224 с. - Рекомендовано Научным советом при Президиуме РАН по методологии искусственного интеллекта и когнитивных исследований в качестве учебного пособия для студентов и аспирантов вузов. - Книга из коллекции Лань - Информатика. - URL: https://e.lanbook.com/book/439811. - https://e.lanbook.com/img/cover/book/439811.jpg. - Режим доступа: ЭБС "Лань"; для авторизир. пользователей. - ISBN 978-5-507-50186-1.
Авторы: Сердюков Ю. М., Рудецкий О. А., Зангиров В. Г.
Ключевые слова: виртуальная реальность, искусственный интеллект, концепция информации, информационные системы, интеллектуальные системы
Аннотация: Назначение учебного пособия состоит в формировании у студентов систематического и целостного представления о ключевых философско-методологических проблемах виртуальной реальности и искусственного интеллекта. Эта книга в значительной мере обеспечивает преподавание учебного курса «Философия виртуальной реальности и искусственного интеллекта», поскольку содержит краткие аннотации изучаемых тем, планы семинарских занятий, методические рекомендации по изучению основных вопросов каждой темы, темы рефератов и планы контрольных работ, вопросы для самоконтроля и экзаменационные вопросы, а также библиографию к каждой теме и общий список рекомендованной литературы. Учебное пособие предназначено для преподавателей, студентов и аспирантов высших учебных заведений, для всех тех, кому небезразличны фундаментальные проблемы виртуальной реальности и искусственного интеллекта.
Ссылка на ресурс: https://e.lanbook.com/book/439811
4. Документ
bookCover
Глухих Павел Леонидович.
Технологическое предпринимательство : Учебное пособие; Учебное пособие / П. Л. Глухих. - 1. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2025. - 316 с. - (Высшее образование). - ВО - Бакалавриат. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=453946. - https://znanium.ru/cover/2174/2174465.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-16-020452-9. - ISBN 978-5-16-108496-0 (электр. издание).
Авторы: Глухих Павел Леонидович
Аннотация: Учебное пособие предназначено для изучения и выработки практических умений необходимых для реализации основных этапов создания технологического бизнес-проекта (шагов технологического предпринимателя). Выполняя последовательные практические задания студенты смогут с нуля создать и (или) продолжить развивать свой проект в малой группе по полному циклу проектной деятельности. Детально описывается методика выполнения 15 основных практических заданий и упражнений нацеленных на разработку конкретных студенческих технологических бизнес-проектов и формирование у учащихся соответствующих компетенций технологического предпринимателя. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов бакалавриата обучающихся по различным образовательным направлениям с инновационным технологическим и предпринимательским уклоном.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=453946
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/cover/2174/2174465.jpg
5. Документ
bookCover
Моисеев В. Б.
Технологические процессы машиностроительного производства : Учебник / В. Б. Моисеев, К.Р. Таранцева, А.Г. Схиртладзе. - 1. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2025. - 218 с. - (Высшее образование: Бакалавриат). - ВО - Бакалавриат. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=462765. - https://znanium.ru/cover/2137/2137108.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-16-009257-7. - ISBN 978-5-16-110730-0 (электр. издание).
Авторы: Моисеев В. Б., Таранцева К.Р., Схиртладзе А.Г.
Аннотация: Учебник включает вопросы получения конструкционных материалов в машиностроении и в бытовой технике производства отливок различными методами литья а также вопросы связанные с обработкой металлов давлением. Дано описание технологии сварочного производства и обработки резанием металлических деталей и из различных композиционных материалов.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=462765
6. Документ
bookCover
Виноградов Виталий Михайлович.
Технологические процессы автоматизированных производств : Учебник / В. М. Виноградов, А. А. Черепахин, В. В. Клепиков. - 1. - Москва : ООО "КУРС", 2025. - 272 с. - (Бакалавриат). - ВО - Бакалавриат. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=454444. - https://znanium.ru/cover/2157/2157863.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-906818-69-0. - ISBN 978-5-16-104862-7 (электр. издание). - ISBN 978-5-16-012106-2 (ISBN соиздателя).
Авторы: Виноградов Виталий Михайлович, Черепахин Александр Александрович, Клепиков Виктор Валентинович
Аннотация: Учебник написан в соответствии с требованием государственного образовательного стандарта преподавания дисциплины «Технологические процессы автоматизированных производств» по направлению подготовки 15.03.04 (220700) «Автоматизация технологических процессов и производств» (квалификация «бакалавр»). Описаны пути повышения производительности и эффективности производства рассмотрены перспективные направления автоматизации: промышленные роботы робототехнические комплексы и гибкие производственные системы. Подробно изложены вопросы автоматизации транспортно-накопительных систем систем инструментального обеспечения и управления загрузки обрабатывающего оборудования и автоматизации контроля деталей и диагностирования станков. Для студентов машиностроительных вузов технологических специальностей.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=454444
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/cover/2157/2157863.jpg
7. Документ
bookCover
Клюев Леонид Леонидович.
Теория электрической связи : Учебник / Л. Л. Клюев. - 1. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2025. - 447 с. - (Высшее образование). - ВО - Бакалавриат. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=454781. - https://znanium.ru/cover/2178/2178287.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-16-011447-7. - ISBN 978-5-16-107709-2 (электр. издание).
Авторы: Клюев Леонид Леонидович
Аннотация: Изложена теория электрической связи включающая основы теории сигналов теории информации теории оптимальных методов приема сигналов на фоне помех. Рассмотрены математические модели и характеристики сигналов помех и каналов. Описаны вопросы синтеза оптимальных приемников для заданных сигналов и нормального белого шума и оценки потенциальной помехоустойчивости. Формулируются основные положения теории разделения дискретных сигналов на фоне флуктуационных помех включая взаимную помеху. Для студентов высших учебных заведений обучающихся по телекоммуникационным специальностям.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=454781
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/cover/2178/2178287.jpg
8. Документ
bookCover
Вишневский В.М.
Теория очередей и машинное обучение : Монография / В.М. Вишневский, Д.В. Ефросинин. - 1. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2025. - 370 с. - (Научная мысль). - Дополнительное профессиональное образование. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=462868. - https://znanium.ru/cover/2204/2204580.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-16-020572-4. - ISBN 978-5-16-113230-2 (электр. издание).
Авторы: Вишневский В.М., Ефросинин Д.В.
Аннотация: Монография посвящена систематизированному изложению нового подхода к исследованию сложных задач теории очередей с использованием методов машинного обучения и его применению при проектировании телекоммуникационных сетей нового поколения. В основу положены оригинальные результаты авторов опубликованные в ведущих российских журналах и в высокорейтинговых зарубежных изданиях а также курсы лекций прочитанных в Московском физико-техническом институте и Университете Иоганна Кеплера г. Линц (Австрия). Предназначена для широкого круга специалистов в области стохастических систем и проектирования компьютерных и социальных сетей а также аспирантов и студентов высших учебных заведений по специальностям «Теория вероятностей и математическая статистика» «Системы сети и устройства телекоммуникаций».
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=462868
9. Документ
bookCover
Белько Иван Васильевич.
Теория вероятностей, математическая статистика, математическое программирование : Учебное пособие / И. В. Белько, И. М. Морозова, Е. А. Криштапович. - 1. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2025. - 299 с. - (Высшее образование). - ВО - Бакалавриат. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=452742. - https://znanium.ru/cover/2171/2171400.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-16-020397-3. - ISBN 978-5-16-104278-6 (электр. издание). - ISBN 978-985-475-759-9 (ISBN соиздателя).
Авторы: Белько Иван Васильевич, Морозова Инна Михайловна, Криштапович Елена Александровна
Аннотация: Рассмотрены темы изучаемые в третьей части курса «Высшая математика»: теория вероятностей математическая статистика и математическое программирование. Каждая глава содержит теоретические основы с примерами задачи с решениями и задачи для самостоятельной работы снабженные ответами. Большинство примеров и задач имеют экономическую направленность. Пособие может быть использовано для самостоятельной подготовки по данным разделам курса высшей математики. Для студентов и преподавателей экономических специальностей высших учебных заведений.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=452742
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/cover/2171/2171400.jpg
10. Документ
bookCover
Павлов С.В.
Теория вероятностей и математическая статистика : Учебное пособие / С.В. Павлов. - 1. - Москва : Издательский Центр РИОР, 2025. - 186 с. - (Карманное учебное пособие). - ВО - Бакалавриат. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=460949. - https://znanium.ru/cover/2184/2184327.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-369-00679-5. - ISBN 978-5-16-113481-8 (электр. издание). - ISBN 978-5-16-018404-3 (ISBN соиздателя).
Авторы: Павлов С.В.
Аннотация: В учебном пособии в краткой и доступной форме рассмотрены все основные вопросы предусмотренные государственным образовательным стандартом и учебной программой по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика». Книга позволит быстро получить основные знания по предмету а также качественно подготовиться к зачету и экзамену. Рекомендуется студентам обучающимся по специальностям и направлениям «Телекоммуникации» «Информатика и вычислительная техника» «Организационно-технические системы» «Информатика» «Математические методы в экономике» а также по другим экономическим и техническим специальностям и направлениям.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=460949
11. Документ
bookCover
Схиртладзе Александр Георгиевич.
Сопротивление материалов : В 2 частях Часть 1; Учебник / А. Г. Схиртладзе, А. В. Чеканин, В. В. Волков. - 1. - Москва : ООО "КУРС", 2025. - 272 с. - ВО - Бакалавриат. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=448913. - https://znanium.ru/cover/2154/2154958.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-906923-65-3. - ISBN 978-5-16-102767-7 (электр. издание). - ISBN 978-5-16-013462-8 (ISBN соиздателя).
Авторы: Схиртладзе Александр Георгиевич, Чеканин Александр Васильевич, Волков Владимир Васильевич
Аннотация: В учебнике представлен теоретический материал по основным разделам курса «Сопротиатение материалов» даны примеры решения типовых задач с подробными пояснениями приведены контрольные вопросы для самопроверки студентами полученных знаний и тестовые тренировочные задания которые могут быть использованы как для самостоятельной подготовки студентов к контрольным работам зачетам и экзаменам так и для проведения выходного контроля по завершении изучения данной дисциплины. В учебнике представлены как традиционные так и современные концепции и методики расчетов по проектированию деталей и конструкций. Учебник может быть использован для студентов машиностроительных специальностей всех форм обучения. Авторы выражают благодарность профессору Д.В. Чернилевскому за помощь оказанную в процессе подбора материалов для написания данного учебника и критические замечания.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=448913
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/cover/2154/2154958.jpg
12. Документ
bookCover
Ившин Валерий Петрович.
Современная автоматика в системах управления технологическими процессами : Учебник / В. П. Ившин, М. Ю. Перухин. - 4. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2025. - 391 с. - (Высшее образование: Специалитет). - ВО - Специалитет. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=454697. - https://znanium.ru/cover/2088/2088236.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-16-019112-6. - ISBN 978-5-16-111875-7 (электр. издание).
Авторы: Ившин Валерий Петрович, Перухин Марат Юрьевич
Аннотация: В учебнике изложены основы теории рассмотрены схемы конструкции и технические характеристики интеллектуальных средств измерений. Рассмотрены принципы действия контрольно-измерительных приборов автоматических регуляторов и управляющих устройств. Приведены многочисленные примеры схем автоматизации. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов технологических вузов.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=454697
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/cover/2088/2088236.jpg
13. Документ
bookCover
Болотова Л. С.
Системы поддержки принятия решений : учебник и практикум / Л. С. Болотова. - Москва : Юрайт, 2025. - 530 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/558120 . - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-20422-3.
Авторы: Болотова Л. С.
Ключевые слова: Менеджмент, Менеджмент, Экспертные системы в рекламе, Теория игр и методы принятия решений, Базы данных и экспертные системы, Системный анализ и принятие решений, Многоагентные системы, Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, Экспертные системы комплексной оценки безопасности автоматизированных информационных и телекоммуникационных систем, Системный анализ, оптимизация и принятие решений, Системы поддержки принятия решений, Системы поддержки принятия проектных решений, Управление рисками и принятие решений в налоговой сфере, Принятие решений при многих критериях, Экспертные системы и системы поддержки принятия решений, Анализ и принятие решений, Машинное обучение, Машинное обучение на больших данных, Основы машинного обучения и майнинга данных, Принятие решений - прикладные задачи, Принятие решений в профессиональной деятельности, Принятие решений в условиях риска и неопределенности, Внедрение и поддержка компьютерных систем, Экспертные системы, Медицинские экспертные системы, Введение в машинное обучение, Введение в экспертные системы, Решение проблем и принятие решений, Технология Data Mining, Теория принятия решений и экспертные системы, Машинное обучение (продвинутый уровень), Современные методы, технологии и информационные системы поддержки принятия решений, Оптимизация и принятие решений в технических системах, Система поддержки принятия решений, Компьютерные системы поддержки принятия решений, Принятие решений в конфликте, Принятие решений при управлении техносферной безопасностью, Машинное обучение и анализ данных, Теория игр и принятия решений, Моделирование, оптимизация, совершенствование управления и принятие решений, Системы поддержки принятия решений в геологии и нефтегазодобыче, Анализ данных и машинное обучение, Принятие решений в конфликте: методы и модели, Медицинские базы данных и экспертные системы, Интеллектуальные системы поддержки принятия решений, Принятие решений в неопределенных условиях, Машинное обучение в цифровой экономике, Прикладные задачи и принятие решений в условиях неопределенности и риска, Экспертные системы в задачах автоматизации технологических процессов, Компьютерные экспертные системы, Экспертные системы и базы знаний, Принятие решений в управлении регионами, Основы СППР, Прикладное машинное обучение и интеллектуальный анализ данных, Мультиагентные системы, Применение интеллектуальных систем поддержки принятия решений в сложных ситуациях на рыболовных судах, Искусственный интеллект и машинное обучение, Экспертные системы для электропривода, Исследование операций и системы поддержки принятия решений, Экспертные системы в пищевой промышленности и отраслях агропромышленного комплекса, Интеллектуальные системы обработки информации и машинное обучение, Информационные системы поддержки принятия решений, Принятие решений в международной среде, Экспертные системы и технологии поддержки принятия решений, Когнитивные мультиагентные системы, Модальные логики и многоагентные системы, Принятие решений в техносферной безопасности, Системы поддержки принятия решений в информационно-аналитических системах, Машинное обучение в задачах обработки аэрокосмической информации, Экспертные системы для задач обработки картографической информации, Экспертные системы на основе геоинформационных технологий, Программное обеспечение систем поддержки принятия решения в гидрометеорологии, Принятие решений в условиях конфликта, Банки данных и экспертные системы, Анализ больших данных и машинное обучение, Основы машинного обучения, Компьютерное моделирование в машинном обучении, Управление мультиагентными системами, Большие данные и принятие решений, Машинное обучение в финансах, Методы и модели систем поддержки принятия решений, Методология исследований и принятие решений в государственном и муниципальном управлении, Принятие решений и управленческая ответственность, Принятие решений в условиях неопределенности, Разработка многоагентных систем, Принятие решений в сфере международной деятельности РФ, Экспертные системы в электроэнергетики, Интеллектуальные алгоритмы и машинное, Экспертные системы и интеллектуальные САПР, Экспертные системы управления технологическими процессами, Экспертные системы принятия решения, Экспертные системы и интеллектуальный интерфейс, Экспертные системы комплексной оценки безопасности информационно-телекоммуникационных систем, Экспертные системы в принятии решений, Системология и принятие решений в организационно-технических системах, Система поддержки принятия решений на основе инженерии знаний, Системы поддержки принятия решений в процессах управления качеством, Доказывание и Принятие решений в уголовном судопроизводстве, Компьютерная поддержка аналитической деятельности, Проектирование ИС и СППР, Принятие решений и психологические модели риска, Введение в анализ данных и машинное, Интеллектуальный анализ данных в корпоративном, Система поддержки принятия решений в экономике, Интеллектуальные экспертные системы в бизнесе, Управленческий анализ и принятие решений, Проектирование экспертных систем, Экспертные системы для проектирования оборудования инфокоммуникационных систем, Data mining и базы данных, Методы машинного обучения в информационной безопасности, Принятие решений в группе в опасных ситуациях, Принятие решений в опасных ситуациях и повседневной жизни, Агентные среды в задачах управления, Онтологическое моделирование, Принятие решений при оценке альтернатив в слабых шкалах, Экспертные системы в управлении качеством, Интеллектуальные системы и машинное обучение, Статистические методы анализа данных и технологии Data mining, Нечеткая математика и принятие решений, Информационно-аналитические и экспертные системы в строительстве и архитектуре, Принятие решений в управлении персоналом, Корпоративные системы и интеллектуальный анализ данных, Принятие решений в инновационном менеджменте, Принятие решений и анализ рисков, Системный анализ и принятие решений по повышению надежности систем, Системный анализ и принятие решений по повышению надежности систем электроснабжения, Системы поддержки принятия решений при выполнении смешанных перевозок, Экспертные системы в экономике, Машинное обучение и обработка больших объемов данных, Экономические основы поддержки деятельности по направлению, Экспертные системы создания электромеханических преобразователей, Принятие решений в кризисных ситуациях, Системы поддержки принятия решений в логистике, Оптимизация процессов и принятие решений, База данных и экспертные системы, Онтологии в управлении и принятии решений, Основы технологий Data Mining, Программные средства создания онтологий в интеллектуальных системах, Принятие решений в информационных системах, Принятие решений и проектирование многоуровневых систем, Системный анализ и принятие решений в технических системах, Онтологические методы и модели интеллектуального анализа данных, Стратегическое управление и принятие решений, Математические методы искусственного интеллекта и экспертные системы, Машинное обучение и технологии анализа данных, Принятие решений в конфликтных системах при неопределенности, Ситуационное распознавание и принятие решений, Прикладные задачи машинного обучения и обработка больших данных, Теория игр в принятии решений, Современные системы поддержки принятия решений, Машинное обучение и искусственный интеллект, Машинное обучение Системный анализ и информатика, Основные управленческие навыки и принятие решений в бизнесе, Методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных, Экспертные системы и их приложения, Экспертные системы и технологии, Автоматизированные системы поддержки принятия решений, Моделирование и принятие решений в АИС, Нейронные сети и когнитивные технологии, Онтологический инжиниринг, Принятие решений в малом бизнесе, Принятие решений на основе анализа данных, Системно-когнитивный анализ и онтологическое моделирование при разработке ПО, Технологии многоантенных систем, Экспертно-проектное управление развитием образовательных систем, Экспертные системы в информационной безопасности, Экспертные системы в мониторинге и управлении, Экспертные системы в проектировании автоматизированных производств, Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений, Экспертные системы в дизайне, Машинное обучение для решения прикладных задач, Методы семантического моделирования, Методы ситуационного анализа и прогнозной аналитики в информационном противоборстве, Многоагентное моделирование, Проектирование программных инструментальных средств для систем поддержки принятия решений, Проектирование систем поддержки принятия решений, Системы поддержки принятия решений в инновационной деятельности, Системы поддержки принятия решений в планировании деятельности корпораций, Системы поддержки принятия решений в планировании деятельности предприятий, Интеллектуальные алгоритмы и машинное обучение, Искусственный интеллект и машинное обучение в цифровой экономике, Машинное обучение в инженерии знаний, Аналитические системы поддержки принятия решений, Подготовка и принятие решений в инновационной деятельности, Введение в анализ данных и машинное обучение, Анализ прикладных исследовательских проектов, Концептуальные модели предметных областей, Машинное обучение и большие данные, Машинное обучение и прикладная математика в, Информационные технологии, базы данных и экспертные системы, Когнитивные технологии поддержки принятия решений, Принятие решений в информационном менеджменте, Современные промышленные программные пакеты, Интеллектуальные и экспертные системы, Машинное обучение и интеллектуальные системы, Онтологии и моделирование знаний, Машинное обучение в системах искусственного интеллекта, Прикладные методы машинного обучения и анализа больших данных, Принятие решений, Базы данных, знаний и экспертные системы, Модели и методы машинного обучения, Проектирование систем поддержки принятия решений в управлении строительством и ЖКХ, Оптимизация и принятие решений, Интеллектуальные и экспертные системы в строительстве и на транспорте, Машинное обучение и системы искусственного интеллекта в логистике, Машинное обучение и управление большими данными, Машинное обучение и управление большими данными в наукоемком производстве, Модели и принятие решений, Онтологическая инженерия, Экспертные системы вагоноремонтного производства, Экспертные системы оценки безопасности в строительстве, Экспертные системы оценки безопасности транспортной инфраструктуры и социально-экономических рисков, Интеллектуальный анализ баз данных (Data mining) и принятие решений, Машинное обучение в задачах прикладной экономики, Экспертные и интеллектуальные системы, Машинное обучение и большие массивы данных, Разработка и принятие решений, Разработка и принятие решений в социальных организациях, Машинное обучение в интеллектуальных технических системах, Принятие решений в интеллектуальных системах, Принятие решений и планирование поведения в интеллектуальных технических системах, Проектирование экспертных систем и систем поддержки принятия решений, Методы Data Mining, Принятие решений в бизнесе, Системы автоматизированной поддержки деятельности технолога, Средства компьютерной поддержки деятельности технолога, Экспертные системы проектирования архитектуры предприятия, Data mining, Информационные системы поддержки принятия решений в диагностике, Системный анализ и принятие решений при проектировании медицинской техники, Исследование операций и принятие решений, Извлечение знаний и принятие решений в финансовых системах, Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в химии и материаловедении, Квантовые когнитивные технологии систем искусственного интеллекта, Когнитивные технологии и квантовый интеллект, Когнитивные технологии и машинное обучение в планировании и сопровождении спасательных и специальных операций, Онтологии и представление знаний, Принятие решений в сфере развития городских территорий в условиях ограниченного выбора, Принятие решений в условиях ограниченного выбора, Сетевые и мультиагентные системы, Системы поддержки принятия решений в медицине, Системы поддержки принятия решений в медицине и здравоохранении, Системы поддержки принятия решений в финансовой сфере, Технологии адаптивного планирования ресурсов в системах поддержки принятия решений, Технологии мониторинга и анализа больших данных в системах поддержки принятия решений, Экспертные системы в технологии приборостроения, Экспертные системы и логическое программирование, Мультиагентные системы в гуманитарной сфере, Принятие решений в задачах информатизации гуманитарной сферы, Системный анализ и принятие решений в задачах информатизации гуманитарной сферы, Создание и поддержка сайта, Эффективные алгоритмы интеллектуального анализа данных, Интеллектуальный анализ данных (Data Mining), Прикладные аспекты машинного обучения, Базы данных, экспертные системы и модели информационного поиска, Гипертекстовые и экспертные системы, Экспертные системы анализа угроз безопасности, Экспертные технологии и системы, Введение в машинное обучение и анализ данных, Основы анализа данных и Data Mining, Методы и алгоритмы интеллектуального анализа данных, Анализ данных (DATA Mining), Машинное обучение (нейронные сети), Создание и поддержка сайта учреждения, Теория игр и принятие решений, Экспертные системы в области пищевой промышленности, Математическое обеспечение систем поддержки принятия решений, Принятие решений в социальной сфере, Введение в искусственный интеллект и машинное обучение, Основы искусственного интеллекта и машинного обучения, Базы знаний и экспертные системы, Машинное обучение для решения задач кибернетики, Принятие решений в условиях риска, Теория организации: мультиагентные системы, Доказывание и принятие решений по уголовному делу
Аннотация: В курсе комплексно рассмотрены проблемы искусственного интеллекта (ИИ) и разработки систем поддержки принятия решения (СППР), над которыми автор работал на протяжении более 45 лет. 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. Курс подробно излагает теоретический материал, а также предлагает аналитические практические примеры.
Ссылка на ресурс: https://urait.ru/read/558120
14. Документ
bookCover
Воронов М. В.
Системы искусственного интеллекта : учебник и практикум / М. В. Воронов, В. И. Пименов, И. А. Небаев. - 2-е изд. ; пер. и доп. - Москва : Юрайт, 2025. - 268 с. - (Профессиональное образование). - URL: https://urait.ru/bcode/580320 . - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-17699-5.
Авторы: Воронов М. В., Пименов В. И., Небаев И. А.
Ключевые слова: Программирование, Компьютерные и информационные науки, Системы искусственного интеллекта, Введение в системы искусственного интеллекта, Системы и методы искусственного интеллекта, Методы и системы искусственного интеллекта
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.
Ссылка на ресурс: https://urait.ru/read/580320
15. Документ
bookCover
Бессмертный И. А.
Системы искусственного интеллекта : учебник / И. А. Бессмертный. - 3-е изд. ; испр. и доп. - Москва : Юрайт, 2025. - 164 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/561602 . - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-18416-7.
Авторы: Бессмертный И. А.
Ключевые слова: Программирование, Компьютерные и информационные науки, Программирование, Системы искусственного интеллекта, Методы искусственного интеллекта, Интеллектуальные информационные системы, Методы программирования, Интеллектуальные системы и технологии, Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, Нечеткая логика и нейронные сети, Основы программирования, Программирование для ЭВМ, Введение в программирование, Искусственный интеллект, Основы искусственного интеллекта, Нейронные сети в машинном обучении, Машинное обучение, Введение в машинное обучение, Машинное обучение (продвинутый уровень), Введение в системы искусственного интеллекта, Нейронные сети, Введение в искусственный интеллект, Искусственные нейронные сети, Теория нейронных сетей, Искусственный интеллект и машинное обучение, Технологии машинного обучения, Технологии проектирования систем искусственного интеллекта и теория нейронных сетей, Машинное обучение и нейронные сети, Построение и применение нейронных сетей и генетических алгоритмов, Основы интеллектуальных информационных систем, Алгоритмы нейронных сетей, Искусственные Нейронные сети и генетические алгоритмы, Системы искусственного интеллекта на основе нейронных сетей, Аппаратная реализация нейронных сетей, Анализ больших данных и машинное обучение, Программирование на ЭВМ, Основы машинного обучения, Моделирование нейронных сетей, Динамика нейронных сетей, Технология нейронных сетей для обработки и анализа данных, Нейронные сети в социальных исследованиях, Системы и методы искусственного интеллекта, Основы нейронных сетей, Основы теории нейронных сетей, Информационные интеллектуальные системы, Приложения нейронных сетей, Методы и средства проектирования нейронных сетей, Анализ данных на основе технологии нейронных сетей, Научное программирование и машинное обучение, Нейронные сети и машинное обучение, Машинное обучение и искусственный интеллект, Методы и системы искусственного интеллекта, Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в образовании, Физические основы нейронных сетей и систем, Искусственные нейронные сети и обработка больших данных: проектное обучение, Проектирование и обучение нейронных сетей, Введение в теорию нейронных сетей, Искусственный интеллект и машинное обучение в цифровой экономике, Нейронные сети в измерительных задачах, Нейронные сети в анализе бизнес-данных, Математические методы машинного обучения, Машинное обучение в системах искусственного интеллекта, Машинное обучение и программирование, Принципы нейронных сетей, Диагностика станков с помощью нейронных сетей, Введение в нейронные сети, Нейронные логические сети, Искусственные нейронные сети в управлении, Нейронные сети и модели управления автономными техническими системами, Основы нейронных сетей и систем, Нейронные технологии, Искусственный интеллект и нейросетевое управление, Нейронные сети и методы машинного обучения, Методы машинного обучения в цифровых гуманитарных исследованиях, Нейронные сети с применением онлайн-технологий, Применение нейронных сетей, Большие данные и нейронные сети, Искусственные нейронные сети и интеллектуальный анализ данных, Методы классификации и машинное обучение, Нейронные системы, Применение нейронных сетей в гуманитарной сфере, Технологии нейронных сетей, Нейронные сети в экономике, Введение в машинное обучение и анализ данных, Основы теории нейронных сетей и их практического применения, Принципы построения нейронных систем, Программирование нейронных сетей, Машинное обучение (нейронные сети), Введение в искусственный интеллект и машинное обучение, Нейронные сети и искусственный интеллект, Основы искусственного интеллекта и машинного обучения, Моделирование и обучение искусственных нейронных сетей
Аннотация: Настоящий курс 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. Каждая из тем курса обеспечена практическими и лабораторными работами. В приложениях содержатся краткие описания среды SWI-Prolog, программы нейросетевого моделирования NeuroGenetic Optimizer и программы визуализации знаний Semantic. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по инженерно-техническим направлениям и специальностям.
Ссылка на ресурс: https://urait.ru/read/561602
16. Документ
bookCover
Воронов М. В.
Системы искусственного интеллекта : учебник и практикум / М. В. Воронов, В. И. Пименов, И. А. Небаев. - 2-е изд. ; пер. и доп. - Москва : Юрайт, 2025. - 268 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/567794 . - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-17032-0.
Авторы: Воронов М. В., Пименов В. И., Небаев И. А.
Ключевые слова: Программирование, Компьютерные и информационные науки, Системы искусственного интеллекта, Интеллектуальные информационные системы, Интеллектуальные системы, Интеллектуальный анализ данных, Введение в системы искусственного интеллекта, Решение логических задач как фактор развития интеллекта, Программные средства для задач искусственного интеллекта, Основы интеллектуальных информационных систем, Основы нейросетевого программирования, Искусственный интеллект в системах защиты информации, Нейросетевые алгоритмы обработки данных, Системы и методы искусственного интеллекта, Программное обеспечение систем искусственного интеллекта, Информационные интеллектуальные системы, Программирование искусственного интеллекта, Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта в экономике, Методы и системы искусственного интеллекта, Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в образовании, Технологии программирования систем искусственного интеллекта, Объектно-ориентированные систем программирования в искусственном интеллекте, Методы искусственного интеллекта в решении строительных задач, Язык теории категорий в искусственном интеллекте, Алгоритмы нейросетевой обработки данных, Искусственный интеллект и логическое программирование, Искусственный интеллект и нейросетевое управление, Программирование в системах искусственного интеллекта, Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта, Программирование на ПРОЛОГе для задач искусственного интеллекта
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.
Ссылка на ресурс: https://urait.ru/read/567794
17. Документ
bookCover
Новиков Ф. А.
Символический искусственный интеллект: математические основы представления знаний : учебник / Ф. А. Новиков. - Москва : Юрайт, 2025. - 278 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/561410 . - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей. - ISBN 978-5-534-00734-3.
Авторы: Новиков Ф. А.
Ключевые слова: Математика: общие работы, Математика и статистика, Системы искусственного интеллекта, Интеллектуальные технологии и представление знаний, Методы искусственного интеллекта, Основы робототехники, Представление знаний в информационных системах, Математические модели функционирования ракетно-космических систем и комплексов, Основы мехатроники и робототехники, Методы искусственного интеллекта в мехатронике и робототехнике, Нечеткая логика и нейронные сети, Программное обеспечение мехатронных и робототехнических систем, Искусственный интеллект, Нейронные сети и их приложения, Основы искусственного интеллекта, Робототехника, Методы и технологии искусственного интеллекта, Математические модели искусственного интеллекта, Компьютерные методы изучения и систематизации информации о регионе, Математические модели представления знаний, Искусственный интеллект в системах управления, Систематизация знаний и навыков в профессиональной деятельности, Введение в системы искусственного интеллекта, Представление информации в деятельности учителя начальных классов, Информационный анализ и синтез, Математические модели нейронных сетей мозга, Математическое моделирование нейронных сетей мозга, Развитие социального интеллекта, Основы систем искусственного интеллекта, Введение в искусственный интеллект, Математические основы систем искусственного интеллекта, Представление знаний в информационных системах на транспорте, Организация систем искусственного интеллекта, Модели и методы искусственного интеллекта, Прикладной искусственный интеллект, Модели представления знаний, Логические основы искусственного интеллекта, Теоретические основы искусственного интеллекта, Технологии искусственного интеллекта, Методы искусственного интеллекта в медицинской робототехнике, Искусственный интеллект в технических системах, Технологии проектирования систем искусственного интеллекта и теория нейронных сетей, Методы инженерных исследований и системы искусственного интеллекта, Математические основы искусственных нейронных сетей, Введение в технологии искусственного интеллекта, Извлечение и обработка данных для построения систем искусственного интеллекта, Мехатроника и робототехника, Проектирование систем искусственного интеллекта, Программы и алгоритмы искусственного интеллекта, Проектирование приложений с элементами искусственного интеллекта, Философия искусственного интеллекта, Разработка информационных систем, основанных на искусственном интеллекте, Методы и технологии вычислительного интеллекта, Проблемы правовой регламентации систем искусственного интеллекта, Моделирование нейронных сетей, Введение в робототехнику, Нейронные системы обработки информации, Системы управления на основе искусственного интеллекта, Методы искусственного интеллекта в мехатронике, Программный комплекс платформы "Интеллект", Электронные системы поиска информации в переводе, Методы искусственного интеллекта в автоматизированных системах, Перспективные направления искусственного интеллекта, Перспективные технологии искусственного интеллекта, Социальная робототехника, Нейронные сети и распознавание образов в технологических процессах производства, Информационное обеспечение систем управления с искусственным интеллектом, Методы искусственного интеллекта в управлении, Системы искусственного интеллекта: интеллектуальные технологии моделирования организационно-технических систем, Методы искусственного интеллекта в управлении техническими объектами, Методы искусственного интеллекта в управлении качеством, Искусственный интеллект и компьютерные технологии, Профессиональная подготовка лиц с нарушением интеллекта, Современные технологии диагностики состояния интеллекта, Системы и методы искусственного интеллекта, Цифровой искусственный интеллект, Искусственный интеллект в инфокоммуникациях, Нейронные сети в инфокоммуникациях, Применение и перспективы искусственного интеллекта, Основы робототехники и мехатроники, Компьютерные методы моделирования искусственных нейронных сетей, Математические основы искусственного интеллекта, Искусственный интеллект и обработка больших данных, Системы искусственного интеллекта и Smart-технологии, Методы искусственного интеллекта в управлении и обработке информации, Производственные системы с искусственным интеллектом, Компьютерные средства искусственного интеллекта, Искусственный интеллект и обработка информации, Технологии искусственного интеллекта в экономике, Модели представления знаний и поиска информации, Нечеткая логика в методах искусственного интеллекта, Искусственный интеллект и анализ данных, Технологии искусственного интеллекта в образовании, Методы искусственного интеллекта при построении автоматизированных информационных систем, Технологии искусственного интеллекта и экспертной системы, Методы искусственного интеллекта в управлении сложными техническими объектами, Искусственный интеллект и нейронные сети, Математические методы искусственного интеллекта и экспертные системы, Методы искусственного интеллекта в системах управления, Современные технологии анализа данных и методов искусственного интеллекта, Интерфейсы мехатронных систем, Методы и алгоритмы искусственного интеллекта, Представление знаний в программных системах, Основы социальной робототехники, Правовое регулирование искусственного интеллекта, Структурирование и представление информации, Искусственный интеллект в маркетинге, Методы и системы искусственного интеллекта, Философские проблемы искусственного интеллекта, Компьютерные способы представления информации, Искусственный интеллект в авиационных системах, Искусственный интеллект в мехатронике, Концепции проектирования систем искусственного интеллекта, Программно-алгоритмическое обеспечение систем искусственного интеллекта, Проект искусственного интеллекта в управлении транспортными системами, Проектирование, разработка и внедрение систем с искусственным интеллектом, Технологии информационного поиска, Технологии искусственного интеллекта в управлении, Первичные измерительные преобразователи и интеллект, Искусственный интеллект в задачах экономики, Искусственный интеллект и индустрия, История развития систем искусственного интеллекта, Системы с элементами искусственного интеллекта, Управление и искусственный интеллект, Системы искусственного интеллекта в информационной безопасности, Модели и методы искусственного интеллекта в информационных системах, Методы искусственного интеллекта в робототехнике, Математические основы нейронных сетей и искусственного интеллекта, Нейронные сети в анализе бизнес-данных, Технологии искусственного интеллекта в автоматизированных системах управления, Модели представления знаний в информационных системах, Правовые и этические проблемы использования технологии искусственного интеллекта, Робототехника и мехатроника, Искусственные основания, Системы искусственного интеллекта и принятия решений, Методика разработки искусственного интеллекта, Основы теории искусственного интеллекта, Адаптивные системы управления с элементами искусственного интеллекта, Модели искусственного интеллекта в арсенале менеджера, Развитие управленческого интеллекта, Искусственный интеллект в моделировании космических систем, Естественный язык и искусственный интеллект, Искусственный интеллект в экспертных измерительных системах, Методы искусственного интеллекта и адаптивные системы, Модели приобретения и представления знаний, Обработка знаний в системах искусственного интеллекта, Представление знаний в автоматизированных системах, Искусственный интеллект в медицине, Методы вычислительного интеллекта, Тестирование искусственного интеллекта и обеспечение качества, Методы искусственного интеллекта решения задач информационной безопасности, Элементы искусственного интеллекта в системах управления, Языки и алгоритмы искусственного интеллекта, Интеллект человека, животных, машины, Искусственный интеллект в технической подготовке производства, Онтологии и представление знаний, Технологии разговорного интеллекта, Искусственные нейронные сети и интеллектуальный анализ данных, Искусственный интеллект в гуманитарном знании, Проблемы современной робототехники, Правовые проблемы применения искусственного интеллекта, Анализ и синтез логических сетей, Гетерогенные среды искусственного и природного происхождения, Фундаментальные аспекты биологии нейрона, Электромагнитные волны в гетерогенных средах искусственного и природного происхождения, Математические методы для задач искусственного интеллекта, Модели искусственного интеллекта, Образование лиц с нарушениями интеллекта, Модели и методы анализа онлайн среды и исследование искусственного интеллекта, Технологии искусственного интеллекта в дизайне, Интеллектуализация измерительной техники, Системы искусственного интеллекта и поддержка принятия решений, Современные технологии обработки и представления информации, Дизайн представления информации, Искусственный интеллект в управлении технологическими объектами, Основы искусственного интеллекта и исследование операций, Современные методы представлений знаний в системах искусственного интеллекта, Интеллектуализация систем управления, Сетевые модели представления знаний, Языки представления знаний, Методика преподавания искусственного интеллекта, Нейронные сети и искусственный интеллект, Правовые основы робототехники, Электронные системы поиска информации о переводе, Аудиовизуальные средства представления информации, Искусственный интеллект в автоматизированных системах обработки информации и управления, Искусственный интеллект в производственном планировании и управлении, Представление знаний, Системы искусственного интеллекта в машиностроении, Технологии вычислительного интеллекта, Моделирование и обучение искусственных нейронных сетей, Системы и технологии искусственного интеллекта
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.
Ссылка на ресурс: https://urait.ru/read/561410
18. Документ
bookCover
Бондаренко Наталья Сергеевна.
Распознавание образов. Начальный курс теории : Учебное пособие / Н. С. Бондаренко. - 1. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2025. - 185 с. - (Высшее образование). - ВО - Магистратура. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=456208. - https://znanium.ru/cover/2111/2111834.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-16-019365-6. - ISBN 978-5-16-112028-6 (электр. издание).
Авторы: Бондаренко Наталья Сергеевна
Аннотация: В данном учебном пособии рассмотрены задачи распознавания образов дискриминантного анализа таксономии сравнения с эталоном классификации признаков выбора признакового пространства. Изучены основные группы признаков рассчитываемых по изображениям и используемых для их распознавания. Освещены способы классификации на основе сравнения с эталоном байесовского классификатора и деревьев принятия решений. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов обучающихся в области информационных технологий прикладной математики и программной инженерии.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=456208
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/cover/2111/2111834.jpg
19. Документ
bookCover
Шамсутдинов И.Р.
Проектирование клеммовых соединений и эффективность их применения : Монография / И.Р. Шамсутдинов, Х.А. Фасхиев. - 1. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2025. - 151 с. - Дополнительное профессиональное образование. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=462929. - https://znanium.ru/cover/2201/2201789.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-16-113555-6 (электр. издание).
Авторы: Шамсутдинов И.Р., Фасхиев Х.А.
Аннотация: В монографии приведены научно обоснованные методы сравнительного анализа расчета и проектирования клеммовых соединений широко применяемых в узлах и агрегатах автомобильной техники. Проведен сравнительный анализ существующих в автомобильной технике конструкций клеммовых соединений и выявлены резервы улучшения их технических характеристик. Разработаны методы расчета и проектирования различных типов клеммовых соединений. Выявлен характер силового взаимодействия элементов в клеммовых соединениях и факторы влияющие на работоспособность соединения. Приводится метод и пример оценки экономической эффективности клеммовых соединений в составе машины. Предназначена для студентов аспирантов и преподавателей машиностроительных и механических специальностей вузов а также для работников научно-исследовательских проектно-конструкторских организаций и предприятий машиностроения.
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=462929
20. Документ
bookCover
Бобырь Максим Владимирович.
Проектирование аналоговых и цифровых устройств : Учебное пособие / М. В. Бобырь. - 3. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2025. - 281 с. - (Высшее образование). - ВО - Бакалавриат. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=451830. - https://znanium.ru/cover/2146/2146031.jpg. - Режим доступа: ЭБС «Znanium.com»; по подписке. - ISBN 978-5-16-019932-0. - ISBN 978-5-16-112469-7 (электр. издание).
Авторы: Бобырь Максим Владимирович
Аннотация: Учебное пособие содержит материал необходимый для формирования у студентов знаний основ аналоговой и цифровой схемотехники и принципов построения цифровых узлов привития навыков разработки и проектирования цифровых устройств а также выполнения практических работ и курсового проекта по дисциплинам «Основы электроники» «Электроника» «Схемотехника» и «Цифровая обработка сигналов». Рассмотрены методы расчета аналоговых схем и синтеза дискретных устройств комбинационного типа и автоматов с памятью. Приведены примеры расчета аналоговых схем и реализации цифровых устройств различного назначения на интегральных схемах а также пример расчета курсового проекта по дисциплине «Электроника» на тему: Проектирование усилительного каскада на биполярном транзисторе. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Предназначено для студентов аспирантов направления подготовки 09.03.04 «Программная инженерия» 09.03.01 09.06.01 «Информатика и вычислительная техника» 2.3.3 «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами» и 5.12.4 «Когнитивное моделирование» изучающих дисциплины «Основы электроники» «Электроника» «Схемотехника» и «Цифровая обработка сигналов». Может быть полезно для студентов направлений подготовки «Конструирование и технология электронных средств» «Биотехнические системы и технологии» и «Информационная безопасность».
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/catalog/document?id=451830
Ссылка на ресурс: https://znanium.ru/cover/2146/2146031.jpg