Хабарлак, К.С.К.С.ХабарлакЖелдак, Т.А.Т.А.Желдак2024-10-072024-10-072024Хабарлак К.С. Самонавчання складних систем [Електронний ресурс] : конспект лекцій для здобувачів ступеня магістра освітньо-професійної програми «Системний аналіз» зі спеціальності 124 Системний аналіз / К.С. Хабарлак, Т.А. Желдак ; М-во освіти і науки України, Нац. техн. ун-т «Дніпровська політехніка». – Дніпро : НТУ «ДП», 2024. – 112 с.http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167923У конспекті лекцій з курсу «Самонавчання складних систем» подано теоретичні основи різних типів нейронних мереж, методи їх навчання, наведено способи використання в різних сферах. Здобувач ознайомиться не лише з методами, які вже широко використовуються на практиці, але й передовими науковими здобутками, зокрема генеративним штучним інтелектом.У даному конспекті лекції з курсу «Самонавчання складних систем» подано теоретичні основи різних типів нейронних мереж, методи їх навчання, наведено способи використання в різних сферах.Мета дисципліни – сформувати у здобувачів вищої освіти: 1) практичні навички обробки, аналізу, генерації даних провідними методами на основі нейронних мереж; 2) вміння будувати нейронні мережі, що відповідають задачі, та навчати їх; 3) здобути навички роботи із бібліотеками машинного навчання, зокрема TensorFlow та Keras, та мовою програмування Python для побудови нейронних мереж. Знання та навички, отримані в курсі, будуть корисними для подальшого працевлаштування здобувача.ukШтучний інтелектнейронна мережарозпізнавання данихгенерацію сигналубудувати та навчати нейронні мережібагатопараметричні даніBook