пётр пылов

Показаны основы работы на Python, а также два его основных ответвления – веб-разработка на Django и область прикладного искусственного интеллекта, являющаяся частью Data Science. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа...

Исследовано применение методов глубокого обучения в контексте ранней диагностики заболевания Альцгеймера. Рассматриваются основные способы мониторинга заболевания, известные на сегодняшний день в медицине. Излагаются методы и инструменты глубокого обучения, с помощью которых можно...

Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно специалистам прикладной сферы анализа данных.

Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Приведен анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ. Для...

Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс...

Аннтотация: Показана разработка и аналитика прикладных моделей глубокого обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Изучение математических архитектур моделей глубокого обучения позволит не только разрабатывать, но и внедрять разработанные решения...

Описание книги: Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов...