Методы и технологии искусственного интеллекта / Рутковский Л. (Инфо КомКнига)

Этот товар закончился.

Описание и характеристики

В книге представлен современный подход к интеллектуальным вычислениям. Рассмотрены история развития и перспективы искусственного интеллекта, его приложения в каждодневной жизни человека. Обсуждаются методы представления знаний с использованием приближенных множеств и нечетких множеств типа 1 и типа 2, основные структуры и методы обучения нейронных сетей, эволюционные алгоритмы, методы группирования данных, а также различные нейро-нечеткие структуры. Особым достоинством книги является наличие в ней ряда примеров и иллюстраций описываемых методов, полезных для практического использования представленных алгоритмов. Среди прочего, книга представляет собой обобщение содержания лекций, читавшихся автором магистрантам Ченстоховского политехнического университета и Высшей гуманитарно-экономической школы в Лодзи, а также докторантам Института системных исследований Польской академии наук и может быть использована в качестве учебного пособия. Для широкого круга специалистов в области математики, физики, информатики, электроники, телекоммуникаций, экономики, управления и смежных областей знаний. Будет полезна студентам и аспирантам.
ID товара 2225893
Год издания
ISBN 978-5-99-120105-6, 978-5-9912-0105-6
Количество страниц 520
Размер 3x18x25
Тип обложки Твёрдый переплёт
Вес, г 829

Отзывы

15 бонусов

за полезный отзыв длиной от 300 символов

15 бонусов

если купили в интернет-магазине «Читай-город»

Полные правила начисления бонусов за отзывы
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
В книге представлен современный подход к интеллектуальным вычислениям. Рассмотрены история развития и перспективы искусственного интеллекта, его приложения в каждодневной жизни человека. Обсуждаются методы представления знаний с использованием приближенных множеств и нечетких множеств типа 1 и типа 2, основные структуры и методы обучения нейронных сетей, эволюционные алгоритмы, методы группирования данных, а также различные нейро-нечеткие структуры. Особым достоинством книги является наличие в ней ряда примеров и иллюстраций описываемых методов, полезных для практического использования представленных алгоритмов. Среди прочего, книга представляет собой обобщение содержания лекций, читавшихся автором магистрантам Ченстоховского политехнического университета и Высшей гуманитарно-экономической школы в Лодзи, а также докторантам Института системных исследований Польской академии наук и может быть использована в качестве учебного пособия. Для широкого круга специалистов в области математики, физики, информатики, электроники, телекоммуникаций, экономики, управления и смежных областей знаний. Будет полезна студентам и аспирантам.