| Наименования дисциплин в соответствии со структурой образовательной программы по годам обучения | Количество обучающихся, изучающих дисциплину | | Обеспечение обучающихся основной учебной и учебно-методической литературой и информационными ресурсами |
| Перечень и реквизиты литературы (автор, название, год и место издания) или адрес ресурса (не более 5-ти на дисциплину) | Количество экз./чел. |
|
| Неклассические логики | 0 |
| 1. Плас, Дж. Вандер. Python для сложных задач : наука о данных и машинное обучение : пер. с / Дж. Вандер Плас. — Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2018. — 573 с. : ил., табл. — (Бестселлеры O'Reilly) . — ISBN 978-5-496-03068-7 : 44.07. | 1.00 |
| 2. Николенко, С. Глубокое обучение : погружение в мир нейронных сетей / С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская. — Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2021. — 476 с. : ил., табл., схемы. — (Библиотека программиста) . — ISBN 9785446115372 : 35.10. | 1.00 |
| 3. Шолле, Франсуа. Глубокое обучение на Python : пер. с / Франсуа Шолле ; [перевод с английского А. Киселева]. — Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2018. — 397 с. : ил., портр. — (Библиотека программиста) . — ISBN 9785446107704 : 30.89. | 1.00 |
| 4. Шолле, Франсуа. Глубокое обучение на Python : пер. с / Франсуа Шолле ; [перевел с английского А. Н. Киселев]. — 2-е международное издание. — Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2023. — 574 с. : ил., табл., схемы. — (Библиотека программиста) . — Содерж.: Что такое глубокое обучение ; Математические основы нейронных сетей ; Введение в Keras и TensorFlow ; Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия ; Основы машинного обучения ; Обобщенный процесс машинного обучения ; Работа с Keras: глубокое погружение ; Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения ; Продвинутые приемы глубокого обучения в технологиях компьютерного зрения ; Глубокое обучение на временных последовательностях ; Глубокое обучение для текста ; Генеративное глубокое обучение ; Методы и приемы для применения на практик. — ISBN 9785446119097 : 86.72. | 1.00 |
| 5. Грессер, Лаура. Глубокое обучение с подкреплением : теория и практика на языке Python : пер. с / Лаура Грессер, Ван Лун Кенг. — Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2022. — 415 с. : ил., табл., схемы. — (Библиотека программиста) . — Содерж.: Алгоритмы, основанные на стратегиях и полезностях ; REINFORCE ; SARSA ; Глубокие Q-сети ; Улучшение DQN ; Комбинированные методы ; Метод актора-критика с преимуществом (А2С) ; Оптимизация ближайшей стратегии ; Методы параллелизации ; Сравнительный анализ алгоритмов ; Практика ; Начало работы с глубоким RL ; SLM Lab ; Архитектура сетей ; Аппаратное обеспечение ; Проектирование сред ; Состояния ; Действия ; Вознаграждения ; Функция переходов. — ISBN 9785446116997 : 78.00. | 1.00 |
| 6. Копец, Дэвид. Классические задачи Computer Science на языке Python : пер. с / Дэвид Копец. — Санкт-Петербург [и др.] : Питер : Прогресс книга, 2021. — 252 с. : ил. — (Библиотека программиста) . — Содерж.: Простые задачи ; Задачи поиска ; Задачи с ограничениями ; Графовые задачи ; Генетические алгоритмы ; Кластеризация методом k-средних ; Простейшие нейронные сети ; Состязательный поиск. — ISBN 9785446114283 : 39.54. | 1.00 |
| 7. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети : методические рекомендации к лабораторным работам для студентов направления подготовки 15.03.06 "Мехатроника и робототехника" очной формы обучения / ; Межгосударственное образовательное учреждение высшего образования "Белорусско-Российский университет", Кафедра "Технология машиностроения" ; [составитель В. М. Пашкевич]. — Могилев : Белорусско-Российский университет, 2019. — 29 с. : ил., табл. : 1.60. | 1.00 |
| 8. Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление : пер. с / А. Пегат ; перевод с английского А. Г. Подвесовского, Ю. В. Тюменцева ; под редакцией Ю. В. Тюменцева. — 2-е издание. — Москва : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2018. — 798 с. : ил., табл., схемы. — (Адаптивные и интеллектуальные системы) . — ISBN 9785996314959 : 39.60. | 1.00 |
| 9. Силен, Дэви. Основы Data Science и Big Data : Python и наука о данных : пер. с / Дэви Силен. — Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2018. — 334 с. : ил., табл. — (Библиотека программиста) . — ISBN 978-5-496-02517-1 : 40.82. | 1.00 |
|