Курс «Перспективные технологии искусственного интеллекта» для студентов ПИБ4 института математики, информатики и физики
Перечень основной и дополнительной учебной литературы
Основная литература
1. Маккинли, Уэс Python и анализ данных / Уэс Маккинли ; перевод А. Слинкина. — 2-е изд. — Саратов: Профобразование, 2019. — 482 c. — ISBN 978-5-4488-0046-7. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/88752.html. — Режим доступа: для авторизир. пользователей
2. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения: учебное пособие / Б. В. Добров, В. В. Иванов, Н. В. Лукашевич, В. Д. Соловьев. — 3-е изд. — Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 172 c. — ISBN 978-5-4497-0668-3. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/97555.html. — Режим доступа: для авторизир. пользователей
3. Чубукова, И. А. Data Mining: учебное пособие / И. А. Чубукова. — 3-е изд. — Москва, Саратов: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 469 c. — ISBN 978-5-4497-0289-0. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/89404.html. — Режим доступа: для авторизир. пользователей
Дополнительная литература
1. Кучуганов, В. Н. Информационные системы: методы и средства поддержки принятия решений : учебное пособие / В. Н. Кучуганов, А. В. Кучуганов. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 247 c. — ISBN 978-5-4497-0530-3. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/97179.html. — Режим доступа: для авторизир. пользователей
2. Павлов, С. Н. Системы искусственного интеллекта. Часть 2 : учебное пособие / С. Н. Павлов. — Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Эль Контент, 2011. — 194 c. — ISBN 978-5-4332-0014-2. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/13975.html. — Режим доступа: для авторизир. пользователей
3. Пальмов, С. В. Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / С. В. Пальмов. — Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. — 127 c. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/75376.html. — Режим доступа: для авторизир. пользователей
Элементы курса
Теория
Лабораторные занятия - Лабораторное занятие 1. Разработка проекта онтологии для некоторой предметной области
- Лабораторное занятие 2. Аналитическая платформа Deductor. Хранилище данных
- Лабораторное занятие 3. Решение задачи поиска ассоциативных правил средствами аналитической платформы Deductor
- Лабораторное занятие 4. Решение задачи кластеризации средствами библиотеки интеллектуального анализа данных Scikit-learn
- Лабораторное занятие 5. Решение задачи классификации средствами библиотеки интеллектуального анализа данных Scikit-learn
- Лабораторное занятие 6.Решение задачи регрессии средствами библиотеки интеллектуального анализа данных Scikit-learn
- Лабораторное занятие 7. Классификация изображений с использованием сверточных нейронных сетей средствами библиотеки Keras
- Лабораторное занятие 1. Разработка проекта онтологии для некоторой предметной области
- Лабораторное занятие 2. Аналитическая платформа Deductor. Хранилище данных
- Лабораторное занятие 3. Решение задачи поиска ассоциативных правил средствами аналитической платформы Deductor
- Лабораторное занятие 4. Решение задачи кластеризации средствами библиотеки интеллектуального анализа данных Scikit-learn
- Лабораторное занятие 5. Решение задачи классификации средствами библиотеки интеллектуального анализа данных Scikit-learn
- Лабораторное занятие 6.Решение задачи регрессии средствами библиотеки интеллектуального анализа данных Scikit-learn
- Лабораторное занятие 7. Классификация изображений с использованием сверточных нейронных сетей средствами библиотеки Keras