Веревкин, А. П. Искусственный интеллект в задачах моделирования, управления, диагностики технологических процессов: монография / А. П. Веревкин, Т. М. Муртазин. — Москва, Вологда: Инфра-Инженерия, 2023. — 232 c. — ISBN 978-5-9729-1428-9. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/132995.html (дата обращения: 25.12.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Рассматриваются вопросы, возникающие при разработке «умных» систем автоматизированного управления и диагностики состояния элементов автоматизированных технологических комплексов нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств. Приведены сведения о методах разработки моделей объектов и замыкающих элементов APCS-систем, для которых используются технологии искусственного интеллекта. Приведены примеры проектирования интеллектуальных систем управления и обеспечения безопасности (ИСУиОБ). Для специалистов в области автоматизации нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств, а также студентов, изучающих методы разработки APCS-систем.

Запечников, С. В. Основы интеллектуального анализа данных и машинного обучения: конспект лекций: учебное пособие / С. В. Запечников. — Москва: Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», 2022. — 136 c. — ISBN 978-5-7262-2856-3. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/132687.html (дата обращения: 06.09.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Представлен лекционный материал, посвященный относительно простым, но самым распространенным методам решения основных задач интеллектуального анализа данных и машинного обучения: поиску шаблонов и ассоциативных правил, кластеризации, обнаружению аномалий, классификации, восстановлению регрессии. Рассматриваются некоторые необходимые общетеоретические вопросы. Доступный, но строгий с научной точки зрения язык изложения, а также большое количество наглядных материалов позволят слушателям освоить теоретические и прикладные основы интеллектуального анализа данных, а также простые методы машинного обучения. Предназначено для студентов, изучающих компьютерные науки, информационные технологии и информационную безопасность, а также для лиц, самостоятельно изучающих основы интеллектуального анализа данных и машинного обучения, слушателей курсов повышения квалификации, преподавателей вузов.

Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии / Т. Дэвенпорт, Р. Ронанки, К. Лейк [и др.]. — Москва: Альпина Паблишер, 2022. — 200 c. — ISBN 978-5-9614-4791-0. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/122524.html (дата обращения: 25.12.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Harvard Business Review — ведущий деловой журнал с многолетней историей. В новой книге серии «Harvard Business Review: 10 лучших статей» собраны самые актуальные статьи о применении в бизнесе новых технологий — от коммерческих дронов до универсальных платформ искусственного интеллекта. Вы также узнаете, как анализ данных улучшает потребительский опыт в ритейле, как маркетинговые стратегии меняются с появлением ИИ-ассистентов, как внедрять блокчейн-инфраструктуру и почему аддитивная технология промышленной 3D-печати в ближайшее время изменит производственные бизнес-модели. Этот сборник поможет предпринимателям, собственникам бизнеса и руководителям разобраться, в каком направлении развиваются современные технологии и какую пользу можно извлечь из них уже сейчас.

Маркус, Г. Искусственный интеллект: перезагрузка: как создать машинный разум, которому действительно можно доверять / Г. Маркус, Э. Дэвис; перевод В. Скворцов; под редакцией А. Марченковой. — Москва: Альпина ПРО, 2022. — 300 c. — ISBN 978-5-907394-93-3. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/122525.html (дата обращения: 30.06.2022). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Несмотря на шумиху вокруг ИИ, создание интеллекта, равного человеческому или превышающего его, намного сложнее, чем мы думали. Гэри Маркус и Эрнест Дэвис, известные исследователи в области искусственного интеллекта, утверждают, что нам еще очень далеко до создания полностью автономных автомобилей или сверхразумных роботов. Дело в том, что подходы, принятые сейчас в сфере разработки ИИ, слишком узки для создания подлинного интеллекта. Реальный мир, напротив, чрезвычайно сложен и многообразен. Каким образом можно преодолеть этот разрыв? Какими будут последствия, когда мы это сделаем? Вдохновленные человеческим разумом, Маркус и Дэвис объясняют, что же нам нужно для продвижения ИИ на новый уровень. Если мы сосредоточимся на том, чтобы наделить машины здравым смыслом и глубоким пониманием, а не просто научить их собирать все более обширные коллекции данных, то сможем создать искусственный интеллект, которому действительно будем доверять то, что имеет для нас значение: наше здоровье, наши дома, комфорт наших близких и многое другое. Книга «Искусственный интеллект: перезагрузка» дает полную и яркую оценку современной науки в сфере ИИ и предлагает вдохновляющее видение того, как новое поколение искусственного интеллекта сможет сделать нашу жизнь лучше.

Моттола, М. Экономика удаленки: как облачные технологии и искусственный интеллект меняют работу / М. Моттола, М. Котни; перевод В. Яценков. — Москва: Альпина ПРО, 2024. — 220 c. — ISBN 978-5-907470-16-3. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/137903.html  (дата обращения: 18.04.2024). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Как выглядит рабочее место будущего? Надо ли в срочном порядке переводить всех специалистов на удаленный формат работы? Как тогда организовывать этот переход? Мэттью Моттола и Мэттью Котни дают советы, как организациям и отдельным командам пользоваться возможностями искусственного интеллекта для повышения эффективности рабочего места. Облачные технологии действительно способны сделать наш труд намного рациональнее, эффективнее, но для миграции в облако необходимо понимать все его плюсы и минусы. Благодаря книге вы поймете, как целесообразно использовать удаленных и внештатных специалистов; также сможете предугадать, как тенденция перехода на удаленный формат работы будет развиваться и как преодолеть типичные препятствия, которые удерживают большинство организаций от изменений.

Протодьяконов, А. В. Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения: учебное пособие / А. В. Протодьяконов, А. В. Дягилева, П. А. Пылов. — Москва, Вологда: Инфра-Инженерия, 2023. — 144 c. — ISBN 978-5-9729-1455-5. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/132986.html (дата обращения: 25.12.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно специалистам прикладной сферы анализа данных.

     Сотник, С. Л. Проектирование систем искусственного интеллекта: учебное пособие / С. Л. Сотник. — 3-е изд. — Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2021. — 228 c. — ISBN 978-5-4497-0868-7. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/102054.html (дата обращения: 29.08.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Учебное пособие посвящено рассмотрению базовых понятий систем искусственного интеллекта. В издании описываются архитектура систем искусственного интеллекта, системы распознавания образов, вопросы адаптации, обучения и самообучения систем ИИ, персептроны, методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных, неформальные процедуры, алгоритмические модели, основы языков РЕФАЛ и Пролог, ключевые понятия бинарных деревьев, базовые понятия экспертных систем, автоматизированный синтез, поиск физических принципов действия, методы синтеза речи человека.

Сурова, Н. Ю. Искусственный интеллект: монография / Н. Ю. Сурова, М. Е. Косов. — Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2021. — 408 c. — ISBN 978-5-238-03513-0. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/123354.html (дата обращения: 22.08.2022). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

В книге представлены как основы технологии искусственного интеллекта, включая работу с данными, машинное и глубокое обучение, нейронные сети, так и описания решений, сервисов и платформ с использованием технологии ИИ в мире и России. Отдельное внимание уделено законодательно-нормативным документам и технико-экономическим особенностям развития искусственного интеллекта в России и мире. Раскрыта динамика процессов развития решений с использованием технологии искусственного интеллекта. Даны прогнозы внедрения цифровых технологий в России на примере искусственного интеллекта, опираясь на реализацию Федерального проекта «Искусственный интеллект» 2021—2024 гг.

Сысоев, Д. В. Введение в теорию искусственного интеллекта: учебное пособие / Д. В. Сысоев, О. В. Курипта, Д. К. Проскурин. — Москва: Ай Пи Ар Медиа, 2021. — 170 c. — ISBN 978-5-4497-1092-5. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/108282.html (дата обращения: 20.07.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

В учебном пособии представлена классификация интеллектуальных нейронных систем. Рассмотрены современные подходы к моделированию нейронных сетей, применению нечеткой логики для решения задач прогнозирования, классификации, аппроксимации. Учебное пособие может быть использовано студентами, обучающимися по укрупненным группам направлений подготовки 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки» и 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», при изучении дисциплин «Интеллектуальные системы», «Нейронные сети», «Нечеткая логика», «Введение в искусственный интеллект», «Нейронные сети и их применение».

Человек и системы искусственного интеллекта / В. А. Лекторский, С. Н. Васильев, В. Л. Макаров [и др.]; под редакцией В. А. Лекторского. — Санкт-Петербург: Юридический центр Пресс, 2022. — 328 c. — ISBN 978-5-94201-835-1. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/133137.html (дата обращения: 21.09.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

В книге обсуждаются новые возможности и проблемы, порождённые ускоряющимся использованием систем искусственного интеллекта во всех областях жизнедеятельности человека. Обосновывается идея о необходимости разработки таких систем искусственного интеллекта, которые не враждебны, а доброжелательны в отношении человека, которые будут не его хозяевами, а его помощниками. Авторы книги — известные учёные, специалисты в области философии, математики, нейронауки, психологии, права, лингвистики, экономики. Книга предназначена для широкого круга читателей: как исследователей, так и практиков. Она также может быть использована в учебном процессе.