Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Professions
Печать
Направление (специальность): Системы управления информацией 7-06-0612-03
| № 1 | Направление подготовки : Системы управления информацией 7-06-0612-03 | ||||||||||||||
| № 1 | Профиль подготовки: Системный анализ и управление в технических системах 7-06-0612-03 | ||||||||||||||
| № | Дисциплина | Кафедра | Цикл | Студ. осен. | Студ. весн. | Курс | Сем. | ||||||||
| 1 | Неклассические логики | Программное обеспечение информационных систем и технологий | Компонент учреждения высшего образования : Модуль "Вычислительные методы и программирование" (магистратура) | 0 | 0 | 5 | 10 | ||||||||
| № | Учебная литература | Гриф | Год | Экз. | Осенний сем. | Весенний сем. | ∑ КО | ||||||||
| Дисц. | Студ. | КО | Дисц. | Студ. | КО | ||||||||||
| 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. | 2018 | 4 | 5 | 11 | 0.36 | 2 | 0 | --- | 0.36 | |||||
| 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. | 2021 | 1 | 1 | 0 | 1.00 | 1 | 0 | --- | 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. | 2018 | 2 | 1 | 0 | 1.00 | 1 | 0 | --- | 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. | 2023 | 1 | 1 | 0 | 1.00 | 1 | 0 | --- | 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. | 2022 | 1 | 1 | 0 | 1.00 | 1 | 0 | --- | 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. | 2021 | 1 | 3 | 1 | 1.00 | 2 | 0 | --- | 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. | 2019 | 1 | 3 | 0 | 1.00 | 2 | 0 | --- | 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. | 2018 | 1 | 2 | 1 | 1.00 | 1 | 0 | --- | 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. | 2018 | 1 | 3 | 1 | 1.00 | 1 | 0 | --- | 1.00 | |||||
| Итого по дисциплине : Неклассические логики | 13 | --- | --- | --- | |||||||||||
| Итого по профилю подготовки : Системный анализ и управление в технических системах 7-06-0612-03 | 13 | --- | --- | --- | |||||||||||
| Итого по направлению подготовки : Системы управления информацией 7-06-0612-03 | 13 | --- | --- | --- | |||||||||||