Центральна бібліотека ім. М.Л.Кропивницького ЦБС для дорослих м. Миколаєва

Центральна бібліотека ім. М.Л.Кропивницького
ЦБС для дорослих м. Миколаєва

Звертаємо увагу, що пошук літератури, наданої Українським Інститутом Книги здійснюється у розширеному пошуку за предметною рубрикою: Український Інститут Книги

Поповнення баз даних здійснюється кожні дві години

Бази даних

Електронний каталог книг - результати пошуку

Вид пошуку

Електронний каталог книг

Електронна картотека статей

Електронна картотека періодичних видань

Краєзнавство

Нормативні акти Миколаївської міської ради та міськвиконкому

Екологія

Рідкісна книга

Область пошуку

Формат надання знайдених документів:
повний	інформаційний	короткий

Відсортувати знайдені екземпляри за:
автором	заголовком	роком видання	типом документу

Пошуковий запит: (<.>K=BAR<.>)

Загальна кількість знайдених документів : 2
Показані документи з 1 до 2

658.8
К 73

Котлер, Ф.
Маркетинг 4.0. Від традиційного до цифрового [Текст] / Ф. Котлер, Г. Картаджайя, Ї. Сетьяван ; пер. з англ.: К. Куніцька, О. Замаєва. - Київ : КМ-БУКС, 2018. - 208 с. : іл. - ISBN 978-966-948-009-5 (в опр.) : 130.00 грн.

УДК

658.8

Рубрики: Маркетинг
   Маркетинг--інноваційний
   Інноваційний маркетинг
   Маркетинг і Інтернет
   Інтернет і маркетинг
   Маркетинг--цифровий
   Цифровий маркетинг
   Цифрова економіка
   Економіка--цифрова
   Контент-маркетинг
   Маркетинг--омнікальний
   Омнікальний маркетинг
   Мобільні додатки--в маркетингу
Кл.слова (ненормовані):
PAR -- BAR -- гейміфікація

Дод.точки доступу:
Картаджайя, Г.; Сетьяван, Ї.; Куніцька, К. \пер. з англ.\; Замаєва, О. \пер. з англ.\
Примірників всього: 1
5ф. (1)
Вільних прим. немає
Знайти схожі

004.8(075.8)
Ш 32

    Шаховська, Н. Б.
    Системи штучного інтелекту [Текст] : навчальний посібник / Н. Б. Шаховська, Р. М. Камінський, О. Б. Вовк. - Львів : Видавництво "Львівська політехніка", 2018. - 392 с. - ISBN 978-966-941-197-6 (в опр.) : 1768.90 грн.
    Зміст:
Основні поняття . - С .3
Поняття штучного інтелекту . - С .3
Поняття теорії розпізнавання образів . - С .4
Постановка задачі розпізнавання образів . - С .8
Поняття постановки задач розпізнавання образів . - С .31
Поняття ознаки . - С .48
Системи розпізнавання природної мови . - С .60
Міри близькості . - С .63
Поняття класу . - С .75
Моделі навчання в розпізнаванні образів . - С .92
Алгоритм навчання за Байєсом . - С .98
Навчання без учителя . - С .102
Класифікація методів розпізнавання образів . - С .109
Методи класифікації . - С .126
Дерева рішень як метод класифікації . - С .126
Метод "Випадкового лісу" . - С .137
Наївний Байєс (ймовірнісні класифікатори) . - С .140
Метод k-ближніх сусідів . - С .146
Метод опорних векторів . - С .151
Інші методи класифікації . - С .156
Кластеризація як метод розпізнавання . - С .160
Принцип розділення в просторі ознак апріорно заданих класів . - С .200
Статистичні методи розпізнавання . - С .213
Методи, основані на потенціальних функціях та принципах голосування . - С .223
Міра близькості Журавльова . - С .232
Основні положення алгебраїчного підходу . - С .242
Нейронні мережі . - С .253
Перцептон Розенблатта . - С .253
Нейромережа зворотного поширення похибки (Back Propagation) . - С .255
Delta Bar Delta . - С .258
Extended Delta Bar Delta . - С .260
Скерований випадковий пошук . - С .260
Нейронна мережа вищого порядку, або функціонально-пов'язана нейронна мережа . - С .261
Мережа Кохонена . - С .262
Квантування навчального вектора (Learning VectorQuantization) . - С .265
Мережа зустрічного поширення (CounterPropagation) . - С .267
Імовірнісна нейронна мережа . - С .270
Мережа Хопфілда . - С .272
Машина Больцмана . - С .275
Мережа Хемінга . - С .277
Двоскерована асоціативна пам'ять . - С .279
Мережа адаптивної резонансної теорії . - С .282
Приклад реалізації нейронної мережі мовою R . - С .284
Використання нейронної мережі для розпізнавання цифр . - С .290
Самоорганізовані карти в R . - С .313
Асоціативні правила . - С .323
Пошук асоціативних правил методом Apriori . - С .326
Алгоритм "Poliferator-C" . - С .327
Функціональні залежності . - С .327
Метод Тітової . - С .329
Практичний приклад пошуку асоціативних правил мовою R . - С .335
Фільтри як спосіб кластирізації даних . - С .343
Метод локалізації "фільтр Маркова" ("гістограмний фільтр") . - С .343
Метод локалізації "фільтр Калмана" . - С .347
Метод локалізації "частинний фільтр" . - С .357
Графовий метод одночасної локалізації і картографії (graph slam) . - С .365

УДК

004.8(075.8)

ББК 32.813я73
Рубрики: Штучний інтелект
   Інтелект--штучний
   Системи штучного інтелекту
   Нейронні мережі
   Мережі--нейронні
   Кластирізація даних
   Теорія розпізнавання образів
   Методи розпізнавання образів
   Дерево рішень
   Кластерний аналіз
   Аналіз--кластерний
Аннотация: Розглянуто класифікацію методів та алгоритмів, використовуваних у системах штучного інтелекту, та підходи до їх інтегрування в сучасні технології. Для студентів, які навчаються за спеціальностями “Комп’ютерні науки”, “Системний аналіз”, “Інформаційні технології”, викладачів, аспірантів та фахівців-практиків зі штучного інтелекту.

Дод.точки доступу:
Камінський, Р.М.; Вовк, О.Б.
Примірників всього: 1
ВЕІ (1)
Вільні: ВЕІ (1)
Знайти схожі