Warning: Irbis_Format(): @ed_reference: unexpected token THENFI at line 3, column 13, fmt source: '<!>' if p(v951) then /* if v951^T:'Повний текст у форматі PDF' and (&uf('IMAIN,show_ed,')='2' or (&uf('IMAIN,show_ed,')='1' and a(v2225)) ) then /* if v951^T:'Повний текст у форматі PDF' then /* '<br>' /* '<img src="/images/full_text.png">', /* 'Користувачі бібліотеки, можуть отримати повний текст статті відправивши запит на адресу elena@library.mk.ua<br>', /* fi, fi, '<!>' in C:\hosting\e-catalog.mk.ua\commands\srv.inc on line 313
Електронний каталог
Миколаївська обласна бібліотечна асоціація
Ресурси бібліотек міста Миколаєва

Фонд Центральної бібліотеки ім.М.Л. Кропивницького- результаты поиска

Головна - e-catalog.mk.ua

база даних містить 508049 бібліографічних записів

База даних

Науково-педагогічної бібліотеки
Центральної бібліотеки ім.М.Л. Кропивницького
Миколаївської обласної бібліотеки для дітей ім. В. Лягіна
Центральної бібліотеки для дітей ім. Ш. Кобера і В. Хоменко
Наукової бібліотеки МНУ ім. В. Сухомлинського
Миколаївської обласної бібліотеки для юнацтва
 		Вид пошуку: СтандартнийРозширений
Область пошуку
в найденном
Формат відображення документів:
полныйинформационныйкраткий
Поисковый запрос: <.>GUID={181324D6-216B-4F85-9BBA-3E49232BBF2D}<.>
Общее количество найденных документов : 1
1.
004.8(075.8)
Ш 32

    Шаховська, Н. Б.
    Системи штучного інтелекту [Текст] : навчальний посібник / Н. Б. Шаховська, Р. М. Камінський, О. Б. Вовк. - Львів : Видавництво "Львівська політехніка", 2018. - 392 с. - ISBN 978-966-941-197-6 (в опр.) : 1768.90 грн.
    Содержание:
Основні поняття . - С .3
Поняття штучного інтелекту . - С .3
Поняття теорії розпізнавання образів . - С .4
Постановка задачі розпізнавання образів . - С .8
Поняття постановки задач розпізнавання образів . - С .31
Поняття ознаки . - С .48
Системи розпізнавання природної мови . - С .60
Міри близькості . - С .63
Поняття класу . - С .75
Моделі навчання в розпізнаванні образів . - С .92
Алгоритм навчання за Байєсом . - С .98
Навчання без учителя . - С .102
Класифікація методів розпізнавання образів . - С .109
Методи класифікації . - С .126
Дерева рішень як метод класифікації . - С .126
Метод "Випадкового лісу" . - С .137
Наївний Байєс (ймовірнісні класифікатори) . - С .140
Метод k-ближніх сусідів . - С .146
Метод опорних векторів . - С .151
Інші методи класифікації . - С .156
Кластеризація як метод розпізнавання . - С .160
Принцип розділення в просторі ознак апріорно заданих класів . - С .200
Статистичні методи розпізнавання . - С .213
Методи, основані на потенціальних функціях та принципах голосування . - С .223
Міра близькості Журавльова . - С .232
Основні положення алгебраїчного підходу . - С .242
Нейронні мережі . - С .253
Перцептон Розенблатта . - С .253
Нейромережа зворотного поширення похибки (Back Propagation) . - С .255
Delta Bar Delta . - С .258
Extended Delta Bar Delta . - С .260
Скерований випадковий пошук . - С .260
Нейронна мережа вищого порядку, або функціонально-пов'язана нейронна мережа . - С .261
Мережа Кохонена . - С .262
Квантування навчального вектора (Learning VectorQuantization) . - С .265
Мережа зустрічного поширення (CounterPropagation) . - С .267
Імовірнісна нейронна мережа . - С .270
Мережа Хопфілда . - С .272
Машина Больцмана . - С .275
Мережа Хемінга . - С .277
Двоскерована асоціативна пам'ять . - С .279
Мережа адаптивної резонансної теорії . - С .282
Приклад реалізації нейронної мережі мовою R . - С .284
Використання нейронної мережі для розпізнавання цифр . - С .290
Самоорганізовані карти в R . - С .313
Асоціативні правила . - С .323
Пошук асоціативних правил методом Apriori . - С .326
Алгоритм "Poliferator-C" . - С .327
Функціональні залежності . - С .327
Метод Тітової . - С .329
Практичний приклад пошуку асоціативних правил мовою R . - С .335
Фільтри як спосіб кластирізації даних . - С .343
Метод локалізації "фільтр Маркова" ("гістограмний фільтр") . - С .343
Метод локалізації "фільтр Калмана" . - С .347
Метод локалізації "частинний фільтр" . - С .357
Графовий метод одночасної локалізації і картографії (graph slam) . - С .365
УДК
004.8(075.8)
ББК 32.813я73

Рубрики: Штучний інтелект,  Інтелект--штучний,  Системи штучного інтелекту,  Нейронні мережі,  Мережі--нейронні,  Кластирізація даних,  Теорія розпізнавання образів,  Методи розпізнавання образів,  Дерево рішень,  Кластерний аналіз,  Аналіз--кластерний
Аннотация: Розглянуто класифікацію методів та алгоритмів, використовуваних у системах штучного інтелекту, та підходи до їх інтегрування в сучасні технології. Для студентів, які навчаються за спеціальностями “Комп’ютерні науки”, “Системний аналіз”, “Інформаційні технології”, викладачів, аспірантів та фахівців-практиків зі штучного інтелекту.
Знайти подібні документи / URL: посилання на документ
Институт медленного и болезненного выяснения самых очевидных вещей