Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.authorХабарлак, К.С.
dc.contributor.authorЖелдак, Т.А.
dc.date.accessioned2024-10-07T15:57:41Z
dc.date.available2024-10-07T15:57:41Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationХабарлак 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.uk_UA
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167923
dc.description.abstractУ 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.uk_UA
dc.description.abstractУ даному конспекті лекції з курсу «Самонавчання складних систем» подано теоретичні основи різних типів нейронних мереж, методи їх навчання, наведено способи використання в різних сферах.uk_UA
dc.description.abstractМета 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.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectШтучний інтелектuk_UA
dc.subjectнейронна мережаuk_UA
dc.subjectрозпізнавання данихuk_UA
dc.subjectгенерацію сигналуuk_UA
dc.subjectбудувати та навчати нейронні мережіuk_UA
dc.subjectбагатопараметричні даніuk_UA
dc.titleСамонавчання складних системuk_UA
dc.typeBookuk_UA
dc.typeLearning Objectuk_UA


Долучені файли

Thumbnail

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

Показати скорочений опис матеріалу