Машинное обучение. Практикум для студентов аграрных ВУЗов – учебно-методическое пособие для студентов и профессионалов, которые хотят овладеть навыками машинного обучения и применять их на практике. В пособии подробно рассмотрены основные методы машинного обучения, приведены примеры их использования в различных приложениях и представлены практические задания. Особое внимание уделено выбору признаков, регуляризации моделей, работе с несбалансированными данными и управлению ошибками. Пособие также содержит описание основных инструментов и библиотек машинного обучения, таких как Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow, а также практические советы по работе с данными. В целом, это полезный ресурс для тех, кто хочет научиться применять методы машинного обучения на практике.
Учебное пособие содержит учебные материалы по дисциплине «Математическое моделирование» для направления подготовки 01.03.02 – Прикладная математика и информатика. В учебном пособии представлены современные подходы к разработке и анализу математических моделей. Особое внимание уделено динамическим моделям и методам их анализа.
Адресовано студентам высших учебных заведений, обучающимся по программам бакалавриата.
Пособие по структуре, содержанию и методике ориентировано на изучение дисциплин «Нейронные сети», «Компьютерное зрение» и других аналогичных дисциплин согласно действующим стандартам. Содержит видеолекции, а также проверочные вопросы по теме каждой лекции.
Предназначено для магистрантов очной и очно-заочной форм обучения по направлениям «Информатика и вычислительная техника», «Информационная безопасность» и другим смежным направлениям.
В учебном пособии, подготовленном на кафедре математического и прикладного анализа факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета, излагаются основные понятия цифровой обработки изображений, охарактеризованы операции над изображениями, описаны алгоритмы сжатия изображений, форматы хранения растровых изображений, рассказывается об улучшении качества изображения. Рассматриваются методы кластеризации, сегментации, поиска объектов на изображении, детектирования прямых линий и сетчатых структур на изображении с помощью преобразования Радона.
Для студентов, изучающих компьютерную графику, цифровую обработку изображений, анализ медицинских изображений.
Рассмотрены базовые основы классической теории нечетких множеств, отношений и их композиций (свертки). Выполнено фундаментальное обобщение понятия нечеткого соответствия. Приведена постановка прямой задачи на нечетких соответствиях, предложена методология решения прямой задачи при различных видах импликаций. Проведено фундаментальное исследование вариантов постановки и решения обратной задачи, которая по определению является принципиально сложной. Изложены основы теории полиномиальных нечетких уравнений и их систем. Выполнено исследование классической задачи нечеткой диагностики. Предложена методология и практические основы сведения обратной задачи к оптимизационной в том числе для решения сложных (рекуррентных) обратных задач
Учебное пособие раскрывает главные вопросы проектирования различных аспектов информационных систем: от описания требований и объектно ориентированного анализа домена предметной области до написания программного кода. Представлена методика проектирования информационных систем на основе объектно-ориентированного подхода с использованием языка моделирования UML. Пособие включает описание требований к выполнению лабораторных заданий и варианты тем для учебных проектов, которые могут использоваться обучающимися как в рамках аудиторных занятий, так и для самостоятельной подготовки.
Рассмотрены вопросы проектирования программно-технических комплексов автоматизированных систем средствами программного пакета MATLAB и в среде технологического программирования TEPROL, предназначенной для разработки прикладного программного обеспечения контроллеров.
Издание предназначено для обучающихся по направлениям 09.05.01 «Применение и эксплуатация автоматизированных систем специального назначения», 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника» и 05.04.04 «Автоматизация технологических процессов и производств». Может быть полезно специалистам в области проектирования программно-технических комплексов автоматизированных систем.
Учебное пособие предназначено для методического обеспечения подготовки магистров в области управления инновациями в части освоения теоретических и инструментальных основ моделирования стратегических взаимодействий, возникающих в ходе функционирования сложных организационно-технических систем.
Рассматриваются модели и методы теории игр в приложении к поддержке принятия решений в инновационных системах, приводятся наиболее характерные примеры использования теоретико-игровых моделей и методические рекомендации по применению инновационными процессами с учётом интересов заинтересованных сторон.
Предназначено для студентов всех форм обучения направления 27.04.05 «Инноватика» и смежных направлений в рамках освоения дисциплины «Математические модели технических объектов управления».
