В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям. Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями. 2-е издание.

В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей. В главах 5 и 6 рассмотрены сети радиально-базисных функций (RBF) и ограниченные машины Больцмана. В главах 7 и 8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети. Главы 9 и 10 посвящены более сложным темам, таким как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети. Книга предназначена для студентов старших курсов, исследователей и специалистов-практиков.

Книга кандидата экономических наук Саймона Вайна, члена правления Альфа­Банка и руководителя Инвестиционно­банковского блока, служит источником уникальной информации для специалистов по срочным операциям на фондовом и валютном рынках. Решения многих проблем, приведенные в этой книге, нельзя найти ни в российской, ни в западной литературе. Поэтому первое издание книги было опубликовано в США на английском языке и вошло в списки рекомендованной литературы ряда западных университетов, включая Кембридж. Важными особенностями книги являются ее практическая направленность и удобство восприятия: по каждой теме даны упражнения, помогающие закрепить пройденный материал. Хотя книга написана прежде всего для профессионалов, ее с интересом прочтут начинающие работники банков, инвестиционных и страховых компаний, а также аспиранты и студенты финансовых вузов. 4-е издание, исправленное и дополненное.

Книга кандидата экономических наук Саймона Вайна, члена правления Альфа-Банка и руководителя Инвестиционно-банковского блока, служит источником уникальной информации для специалистов по срочным операциям на фондовом и валютном рынках. Решения многих проблем, приведенные в этой книге, нельзя найти ни в российской, ни в западной литературе. Поэтому первое издание книги было опубликовано в США на английском языке и вошло в списки рекомендованной литературы ряда западных университетов, включая Кембридж. Важными особенностями книги являются ее практическая направленность и удобство восприятия: по каждой теме даны упражнения, помогающие закрепить пройденный материал. . .Хотя книга написана прежде всего для профессионалов, ее с интересом прочтут начинающие работники банков, инвестиционных и страховых компаний, а также аспиранты и студенты финансовых вузов.

Книга кандидата экономических наук Саймона Вайна, члена правления Альфа-Банка и руководителя Инвестиционно-банковского блока, служит источником уникальной информации для специалистов по срочным операциям на фондовом и валютном рынках. Решения многих проблем, приведенные в этой книге, нельзя найти ни в российской, ни в западной литературе. Поэтому первое издание книги было опубликовано в США на английском языке и вошло в списки рекомендованной литературы ряда западных университетов, включая Кембридж. Важными особенностями книги являются ее практическая направленность и удобство восприятия: по каждой теме даны упражнения, помогающие закрепить пройденный материал. . .Хотя книга написана прежде всего для профессионалов, ее с интересом прочтут начинающие работники банков, инвестиционных и страховых компаний, а также аспиранты и студенты финансовых вузов.

Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Через 9 месяцев сможете устроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.

Книга Саймона Вайна, управляющего директора "Альфа-Банка" и руководителя подразделения "Рынки долгов и валют", является источником уникальной информации для специалистов по рынку FOREX и срочным операциям на фондовом и валютном рынках. Решения многих проблем, приведенные в этой книге, нельзя найти ни в российской, ни в западной литературе. Важными особенностями книги являются ее практическая направленность и удобство восприятия: по каждой теме даны упражнения, помогающие закрепить пройденный материал. Хотя книга написана, прежде всего, для профессионалов, ее с интересом прочтут начинающие работники банков, инвестиционных и страховых компаний, а также аспиранты и студенты финансовых вузов. 3-е издание, исправленное и дополненное

В учебнике приведены основные теоретические и практические сведения по разработке, обучению и применению искусственных нейронных сетей с использованием среды MatLab. .Учебник предназначен для студентов магистратуры направления «Информатика и вычислительная техника» и может быть полезен студентам других специальностей при изучении нейросетевых технологий, а также для слушателей курсов повышения квалификации и профессиональной переподготовки. .

Эта книга является первой в полном курсе по нейронным сетям. Ее целью является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных сетей с глубиной, достаточной для того, чтобы опытный программист мог реализовать такую сеть на том языке программирования, который покажется ему предпочтительнее. В книге рассматриваются основные модели нейронных сетей, важные для понимания основ изучаемого предмета, и обсуждаются связи между нейронными сетями и традиционными понятиями из области искусственного интеллекта.

В учебнике приведены основные теоретические и практические сведения по разработке, обучению и применению искусственных нейронных сетей с использованием среды MatLab. .Учебник предназначен для студентов магистратуры направления «Информатика и вычислительная техника» и может быть полезен студентам других специальностей при изучении нейросетевых технологий, а также для слушателей курсов повышения квалификации и профессиональной переподготовки. .

Учебное пособие представляет собой практический курс, состоящий из 13 занятий (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Приведен порядок выполнения занятий и архив необходимых файлов, а также дан список заданий для закрепления обучающимися изучаемого материала. Учебное пособие освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведенных в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как «Технологии хранения и анализа больших данных», «Искусственный интеллект», «Машинное обучение». Подготовлено в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования. Предназначено для студентов технических направлений подготовки и специальностей, учебными планами которых предусмотрено изучение дисциплин «Искусственные нейронные сети», «Нейронные сети и нечеткая логика в задачах управления», «Интеллектуальные системы» и «Аналитика технологических данных», а также при реализации дополнительных образовательных программ с тематикой «Аналитика данных».

Учебное пособие представляет собой практический курс, состоящий из 13 занятий (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Приведен порядок выполнения занятий и архив необходимых файлов, а также дан список заданий для закрепления обучающимися изучаемого материала. Учебное пособие освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведенных в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как «Технологии хранения и анализа больших данных», «Искусственный интеллект», «Машинное обучение». Подготовлено в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования. Предназначено для студентов технических направлений подготовки и специальностей, учебными планами которых предусмотрено изучение дисциплин «Искусственные нейронные сети», «Нейронные сети и нечеткая логика в задачах управления», «Интеллектуальные системы» и «Аналитика технологических данных», а также при реализации дополнительных образовательных программ с тематикой «Аналитика данных».

В учебнике приведены основные теоретические и практические сведения по разработке, обучению и применению искусственных нейронных сетей с использованием среды MatLab. Учебник предназначен для студентов магистратуры направления "Информатика и вычислительная техника" и может быть полезен студентам других специальностей при изучении нейросетевых технологий, а также для слушателей курсов повышения квалификации и профессиональной переподготовки. 4-е издание, стереотипное.

ЭКСМО Руны. Полный курс Литература