Теория принятия решений : учебник и практикум для вузов : в 2 томах / В. Г. Халин, О. А. Аксенова, Г. А. Ботвин [и др.] ; ответственный редактор В. Г. Халин. - Москва : Юрайт Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБС Юрайт. - ISBN 978-5-534-03487-5. - Текст : электронный. Том 2. - 2022. - 431 с. - (Высшее образование). - ISBN 978-5-534-03495-0 : Б. ц. Содержание: МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ ЗАДАЧ : раздел III Особенности принятий решений в многокритериальных задачах : глава 10. - С .17 Целевое программирование. Метод анализа иерархий : глава 11. - С .58 Теория важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений : глава 12. - С .83 Особенности построения решений при управлении рисками : глава 13. - С .115 ЗАДАЧИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ : раздел IV Принятие решений в условиях вероятностной неопределенности : глава 14. - С .137 Задачи принятия решений в условиях риска : глава 15. - С .194 Принятие решений в условиях полной неопределенности : глава 16. - С .235 ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ : раздел V Информация — ключевой фактор принятия решений : глава 17. - С .262 Нечетко-множественные методы анализа экономических данных : глава 18. - С .298 Нейросетевые и гибридные модели анализа данных (Data Mining) : глава 19. - С .317
Рубрики: Теория принятия решений Кл.слова (ненормированные): МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ЗАДАЧА Аннотация: В учебнике подробно раскрыты методологические и математические основы принятия решений, изложены основные методы решения многокритериальных задач, задачи и методы принятия решений в условиях неопределенности, а также вопросы информационной поддержки принятия решений. Книга содержит демонстрацию применения фундаментальных, базовых понятий теории принятия решения на практике. Учебник рассчитан на студентов с соответствующей математической подготовкой. Книга наполнена информативным наглядным материалом, что способствует лучшему усвоению тематики предмета. Издание снабжено разбором актуальных аналитических задач, ситуационных примеров. Книга имеет методически проработанный и разнообразный практикум, в том числе и в виде кейсов, позволяющий успешно закрепить студентам теоретические знания.
Для просмотра полного текста, пожалуйста, авторизируйтесь.
Доп.точки доступа: Халин, Владимир Георгиевич; Аксенова, Ольга Анатольевна; Ботвин, Геннадий Алексеевич; Валиотти, Николай Александрович; Войтенко, Сергей Семенович; Джаксумбаева, Ольга Ильинична; Кумачёва, Сурия Шакировна; Рожков, Николай Николаевич; Русаков, Олег Витальевич; Чернова, Галина Васильевна; Юрков, Александр Васильевич; Юрков, Дмитрий Александрович; Халин, Владимир Георгиевич \ред.\
Свободных экз. нет Количество выдач: 0000000
Учебник. рекомендовано региональным уч-метод. центром ВУЗа. ВУЗ. Дисциплины:
Методы принятия управленческих решений(МПУР2).
Напр.
Спец.
УП/Д
Фак.
Каф.Ч.
Сем.
ФО
Тип
38.03.03
УП.1_2021
ФО
УП
7
Д/О
Осн
38.03.03
УП.2_2021
ФО
УП
7
Д/О
Осн
2.
519 Б 53
Бессмертный, Игорь Александрович. Интеллектуальные системы : учебник и практикум для вузов / И. А. Бессмертный, А. Б. Нугуманова, А. В. Платонов. - Москва : Юрайт, 2023. - 243 с. on-line - Вид и объём ресурса: Электрон. текстовые дан. - (Высшее образование). - Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБС Юрайт. - ISBN 978-5-534-01042-8 : Б. ц.. - Текст : электронный. Содержание: Введение Интеллектуальные системы, основанные на знаниях : часть 1 Основы логического программирования : глава 1 Язык Prolog как среда логического программирования Prolog и автоматическое доказательство теорем Методы поиска на дереве решений : глава 2 Задачи, решаемые перебором вариантов Методы спуска по дереву решений Экспоненциальная сложность поиска на дереве решений и методы ее редуцирования : глава 3 Наивный логический поиск и задачи реального мира Алгоритмические методы ускорения поиска Теоретико-множественные методы ускорения поиска Методы поиска, основанные на прецедентах Основы машинного обучения : часть II Введение в машинное обучение. Этапы решения задач машинного обучения : глава 4 Обучение с учителем : глава 5 Обучение без учителя : глава 6 Обработка естественного языка и машинный анализ текстов : часть III Обработка естественного языка : глава 7 Машинный анализ текстов на естественном языке : глава 8 Моделирование текстов на естественном языке : глава 9 Рекомендуемая литература
Рубрики: Искусственный интеллект Аннотация: Развитие компьютерных и телекоммуникационных технологий достигло уровня, позволяющего внедрять интеллектуальные методы не только в мощные вычислительные системы, но даже в персональные компьютеры и мобильные устройства. Примерами реализации интеллектуальных методов могут служить поисковые системы (Google, Яндекс), системы оптического распознавания текстов, речевого ввода данных, машинного перевода, автомобильной навигации и др. В курсе собраны наиболее полезные и простые подходы к решению интеллектуальных задач, апробированные в учебном процессе на кафедре вычислительной техники Университета ИТМО (Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики).
Для просмотра полного текста, пожалуйста, авторизируйтесь.
Доп.точки доступа: Нугуманова, Алия Багдатовна; Платонов, Алексей Владимирович
Свободных экз. нет Количество выдач: 0000000