Информационно-библиотечный центр Поволжского государственного технологического университета

Главная

Упрощенный режим

Описание

Базы данных

Книги- результаты поиска

Вид поиска

Книги

Статьи

Полные тексты изданий ПГТУ

Периодика

Авторефераты и диссертации

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=Информатика -- Алгоритмизация<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

RU-LAN-BOOK-126940

Попов, И. Ю.
Теория информации [Электронный ресурс] : учебник / И. Ю. Попов, И. В. Блинова. - Санкт-Петербург : Лань, 2020. - 160 с. - ISBN 978-5-8114-4204-1 : Б. ц.
Книга из коллекции Лань - Информатика

УДК

519.72

ББК 32.811

Рубрики: Информатика--Алгоритмизация--Лань

Кл.слова (ненормированные):
теория информации -- кодирование -- передача информации -- энтропия -- измерение информации -- помехи -- семантическая информация -- эбс лань
Аннотация: В современном обществе, где информационные технологии и коммуникации играют все более возрастающую роль, теория информации становится необходимым компонентом образования и математиков, и физиков, и программистов, и инженеров. Учебник посвящен основам классической теории информации. Первые главы содержат основные теоретические положения. Далее рассмотрены приложения теории информации к задачам кодирования и передачи информации. Изложение ведется на максимально доступном уровне с обилием примеров и подробным разбором задач, поэтому книга будет полезна широкому кругу студентов физико-математического и технического профилей. Пригодится она и преподавателям, особенно вторая половина, где представлен комплект контрольных заданий (20 вариантов), содержащих контрольные вопросы по теории и подборки задач. Таких объемных наборов контрольных заданий по теории информации в литературе до настоящего времени представлено не было. Возможно использование пособия и для самообразования, ибо для работы с ним достаточно лишь базовых знаний по теории вероятностей и анализу.
Перейти к внешнему ресурсу ЭБС Лань. Доступ до 31.08.2024

Доп.точки доступа:
Блинова, И. В.

Найти похожие

RU-LAN-BOOK-126938

Парамонов, И. Ю.
Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных [Электронный ресурс] : монография / И. Ю. Парамонов, В. А. Смагин, Н. Е. Косых, А. Д. Хомоненко. - Санкт-Петербург : Лань, 2020. - 236 с. - ISBN 978-5-8114-4006-1 : Б. ц.
Книга из коллекции Лань - Информатика

УДК

004

ББК 32.81

Рубрики: Информатика--Алгоритмизация--Лань

Кл.слова (ненормированные):
сложные системы -- сетевые структуры -- hadoop -- обработка больших данных -- нейронная сеть -- neural network toolboox -- эбс лань
Аннотация: Создание, накопление, обработка и использование информации в мире составляют мощную информационную среду. Она занимает ведущее значение в различных областях человеческой деятельности. Монография представляет начальный шаг выделения частных свойств указанного сложного процесса, их численного изучения с помощью предложенных методов и моделей инженерного характера. На наш взгляд, именно такие методы и модели составляют основу обработки больших данных в сфере решения научно-исследовательских задач. Рассматриваются и усовершенствуются классические методы и модели исследования сложных систем, основные законы (Меткалфа, Амдала, Густавсона — Барсиса, Гроша) взаимодействия сетевых структур, модели и методы оценивания их эффективности и качества, а также модели и методы исследования сложных систем с нечеткими параметрами. Рассматриваются современные инструментальные средства и технологии интеллектуальной обработки больших данных. Представлены оригинальные результаты, касающиеся решения задач: информационного взаимодействия, контроля состояния, оценивания надежности и предсказания событий для сложных систем; оценивания эффективности, качества и производительности сетевых структур, а также оценивания и обеспечения их надежности; расчета функций принадлежности с нечётким аргументом и коэффициентом, решения нечётких нелинейных уравнений, поиска условного экстремума при нечётком ограни-чении, решения дифференциальных уравнений с нечёткими коэффициентами. Дан вариант обработки больших данных на основе совместного использования инструментальной системы Hadoop под управлением Windows и сверточной нейронной сети при решении задачи распознавания рукописных цифр. Обучение нейронной сети проводится на основе набора данных MNIST образцов написания рукописных цифр. Построение сверточной нейронной сети производится с помощью системы Neural Network Toolboox. Рекомендуется преподавателям и научным сотрудникам, а также магистрантам и аспирантам и при исследовании сложных систем и технологий обработки больших данных.
Перейти к внешнему ресурсу ЭБС Лань. Доступ до 31.08.2024

Доп.точки доступа:
Смагин, В. А.
Косых, Н. Е.
Хомоненко, А. Д.

Найти похожие

Тематический навигатор

Статистика за 29.05.2024
Число запросов	13856
Число посетителей	1003
Число заказов	0