нейросеть

Введение в нейронные сети, Модели, методы и программные средства, Алексейчук А.С., 2023.

   Пособие содержит основные сведения о математической модели нейронных сетей, в том числе о ее применении к анализу изображений. Приводятся сведения о полносвязных и свёрточных нейронных сетях, о принципах их работы и методах их обучения. Рассмотрены приемы проектирования эффективных архитектур свёрточных сетей, а также приведена модель анализа изображений на основе векторных представлений. Материал снабжен примерами программного кода, позволяющими читателю самостоятельно освоить нейросетевое моделирование с использованием языка программирования Python.
Пособие предназначено для студентов магистратуры, обучающихся по направлению 01.04.04 «Прикладная математика», изучающих дисциплину «Проектирование и функционирование нейронных сетей».

Об интеллекте, Хокинс Д., Блейксли С., 2007.

   В книге Об интеллекте Джефф Хокинс представляет революционную теорию на стыке нейробиологии, психологии и кибернетики, описывающую систему “память-предсказание” как основу человеческого интеллекта. Автор отмечает, что все предшествующие попытки создания разумных машин провалились из-за фундаментальной ошибки разработчиков, стремившихся воссоздать человеческое поведение, но не учитывавших природу биологического разума. Джефф Хокинс предполагает, что идеи, сформулированные им в книге Об интеллекте, лягут в основу создания истинного искусственного интеллекта — не копирующего, а превосходящего человеческий разум. Кроме этого, книга содержит рассуждения о последствиях и возможностях создания разумных машин, взгляды автора на природу и отличительные особенности человеческого интеллекта.
Книга рекомендуется всем, кого интересует устройство человеческого мозга и принципы его функционирования, а также тем, кто занимается проблемами разработки искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект, Элективный курс, Ясницкий Л.Н., 2012.

   Учебное пособие является составной частью учебно-методического комплекса, включающего также методическое пособие «Искусственный интеллект» и лабораторный практикум. Задача курса — познакомить школьников с историей искусственного интеллекта, с основными стратегиями, применяемыми при создании интеллектуальных информационных систем, научить пользоваться нейросетевыми технологиями и применять их для решения практических проблем.
Для учащихся старших классов информационно-технологического, физико-математического, естественно-научного, социально-гуманитарного профилей.

Искусственный интеллект, Иллюстрированная история, От автоматов до нейросетей, Пиковер К., 2019.

   Мы попытаемся выяснить, как обучить машины использовать естественные языки, формировать абстракции и концепции, решать задачи, сейчас подвластные только людям, и улучшать самих себя... Для заявленной цели проблема искусственного интеллекта заключается в следующем: поведение машины должно быть таким, что, будь это поведение человека, его назвали бы разумным.

Нейросети на Python, Основы ИИ и машинного обучения, Куликова И.В., 2025.

   Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования.
Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy, NetworkX, TensorFlow, OpenCV, Pandas, scikit-learn, nltk помогут вам лучше понять действия нейросети в реальных условиях.
Математические основы машинного обучения, с многочисленными примерами уравнений и формул на языке программирования Python, помогут понять истоки появления нейросетей с научной точки зрения.
Отдельно рассмотрено практическое применение искусственного интеллекта, описаны способы взаимодействия с нейросетями разной направленности. Это будет полезно для всех, кто желает овладеть многочисленными возможностями современных нейросетей: генерацией изображений, созданием видео, написанием текстов, созданием озвучки и т.д.
Помимо теоретической и практической частей, в книге есть ссылки на реальные нейросети, которые помогут читателям углубить свои знания и навыки в области их практического использования.
Книга обязательно станет ценным ресурсом для всех, кто хочет изучить нейросети и их применение в самых различных сферах.

Искусственный интеллект в бизнесе, Анализируем и применяем, Коваленко А.В., Казаковцева Е.В., 2023.
     
   В последние годы искусственный интеллект (artificial intelligence) стал значительно более тесно связан с прогрессом человечества и социальными изменениями. Для этого необходимы новые и мощные алгоритмы обработки данных, чтобы интеллектуальные машины работали в тесном сотрудничестве с нами больше, чем когда-либо прежде.
В книге изложены возможности оценки финансово-экономического состояния и кредитоспособности предприятий, а также финансового и социально-экономического состояния регионов с использованием систем искусственного интеллекта, таких как нейронные и гибридные сети, а также нечеткие продукционные системы. Особое внимание уделено раскрытию темы искусственных нейронных сетей и аппарату нечеткой логики. Все исследования приведены в пакетах Statistica Neural Networks, Neural Networks Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox и редакторе ANFIS системы Matlab. Издание предназначено для научных работников, финансовых директоров, руководителей департаментов и администраций, менеджеров, аудиторов, работников кредитных организаций и широкого крута лиц, интересующихся вопросами применения искусственного интеллекта в экономике.

Системы искусственного интеллекта, Воронов М.В., Пименов В.И., Небаев И.А., 2023.
     
   В курсе рассматриваются вопросы, связанные с основами построения систем искусственного интеллекта, моделями и методологией вывода знаний, инструментами инженерии знаний, анализа данных и реализацией алгоритмов искусственного интеллекта на практике. Описаны концептуальные принципы реализации экспертных систем, нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и т. д. Теоретический материал сопровождается обширным практикумом, решение задач которого демонстрируется как в рамках аналитической платформы, так и в форме программных реализаций на языке Python.
Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.
Для бакалавров и магистров, обучающихся по направлениям «Информатика и вычислительная техника», а также другим направлениям, связанным с разработкой новых информационных технологий и интеллектуальных систем.

Квантово-устойчивый шифр на основе нейросети, Чайко В.И., 2025.

   В рамках данной работы был предложен, описан и продемонстрирован новый тип шифров, основанный на нейронных сетях. Была рассмотрена проблема «квантовой угрозы» всему современному шифрованию. Описаны проблемы при практической реализации данного шифра. Метод преодоления данных проблем подробно расписан и продемонстрирован на практике. Дано разъяснение, почему данный шифр является надежным и не подвержен взлому на квантовом суперкомпьютере. Даны рекомендации об увеличении криптостойкости данного шифра и возможные пути его дальнейшего развития.
В практической части данной работы была проведена серия испытаний предлагаемого шифра на различном оборудовании и различном программном обеспечении. Результатом экспериментов стало подтверждение работоспособности предлагаемого шифра на практике.