УМК «Нейросетевые технологии». Руководство по подготовке квалифицированных нейроконструкторов
Қосымшада ыңғайлырақҚосымшаны жүктеуге арналған QR
goole playappstore
Huawei AppGalleryRuStoreSamsung Galaxy StoreXiaomi GetApps

Александр Кириченко
 УМК «Нейросетевые технологии». Руководство по подготовке квалифицированных нейроконструкторов

УМК «Нейросетевые технологии» состоит из четырёх частей, каждая из которых предназначена для реализации в течение одного семестра (16 недель). Первые две части соответствуют уровню подготовки бакалавра. Третья и четвёртая части предназначены для углублённого изучения нейросетевых технологий в магистратуре и в аспирантуре. В состав УМК включены 4 учебные программы, контрольно-измерительные материалы для них и методическая литература в виде перечня pdf-файлов для изучения каждой части дисциплины.
IT-технологииВиртуальный рассказчик
Жас шектеулері: 12+
Құқық иегері: ООО "Издательские решения"
Түпнұсқа жарияланған күн: 2021
Басылым шыққан жыл: 2020
Баспа: Ridero
Қағаз беттер: 38
Оқыдыңыз ба? Не айтасыз?
👍👎
  1. Басты
  2. IT-технологии
  3. Александр Кириченко
  4. УМК «Нейросетевые технологии». Руководство по подготовке квалифицированных нейроконструкторов
Кітап туралыҚазір оқып жатыр20Ұқсас кітаптар

Ұқсас кітаптар

Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание
Франсуа ШоллеГлубокое обучение на Python. 2-е межд. издание
Искусственный интеллект для всех: Автоматизируй, твори, вдохновляйся. Практическое руководство
Александр ШалабодовИскусственный интеллект для всех: Автоматизируй, твори, вдохновляйся. Практическое руководство
Kotlin. Программирование для профессионалов
Джош Скин, Дэвид Гринхол, Эндрю БэйлиKotlin. Программирование для профессионалов
Программирование Cloud Native. Микросервисы, Docker и Kubernetes
Иван ПортянкинПрограммирование Cloud Native. Микросервисы, Docker и Kubernetes
Математика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
Леонид НикифоровМатематика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
18+
Прикладные структуры данных и алгоритмы. Прокачиваем навыки
Джей ВенгроуПрикладные структуры данных и алгоритмы. Прокачиваем навыки
Теоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science
Владстон Феррейра Фило, Мото ПиктетТеоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science
Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту
Эммануэль АмейзенСоздание приложений машинного обучения: от идеи к продукту
Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
Дэвид ФостерГенеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
Курс по ChatGPT
Виктор ГрекКурс по ChatGPT
Системный Анализ. Предметная область. Модели на UML
Михаил КумсковСистемный Анализ. Предметная область. Модели на UML
Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения
Ян ЛекунКак учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения
Python для начинающих
Олег СтепановPython для начинающих
Основы программирования. Базовые понятия для новичков
Иосиф ДзерановОсновы программирования. Базовые понятия для новичков
Golang для профи: работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go
Михалис ЦукалосGolang для профи: работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go
Гейм-дизайн: как создаются игры
Киллик М.Гейм-дизайн: как создаются игры
Грокаем глубокое обучение с подкреплением
Мигель МоралесГрокаем глубокое обучение с подкреплением
Искусственный интеллект. Алгоритмы и практическое применение
ИВВИскусственный интеллект. Алгоритмы и практическое применение
Грокаем машинное обучение
Луис СерраноГрокаем машинное обучение
ChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети
Петр Панда, Арина СычеваChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети
БастыАудиоКомикстерБалаларға арналған
Үзіндіні оқу