Доверенный искусственный интеллект: монография / Ю. А. Анисимов, В. Г. Грибунин, С. Е. Кондаков [и др.]. — Саров: Российский федеральный ядерный центр – ВНИИЭФ, 2025. — 191 c. — ISBN 978-5-9515-0591-0. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/153825.html (дата обращения: 15.10.2025). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

В монографии рассмотрены принципы повышения доверия к «классическим» информационным технологиям, отличия систем искусственного интеллекта от информационных технологий, вызванные этими отличиями новые угрозы безопасности информации и реализующие их атаки. Приведена информация о методах защиты от атак. Отмечена особая важность доверия к данным, которые являются основой систем искусственного интеллекта, а также необходимость обеспечения робастности и прозрачности (интерпретируемости) решений, принимаемых системами искусственного интеллекта. Выполнено сравнение подходов функциональной и информационной безопасности. Рассмотрены особенности обнаружения аномалий в системах искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект в финансах: монография / М. И. Барабанова, С. Ю. Богатырев, О. В. Борисова [и др.]; под редакцией С. Ю. Богатырева. — Санкт-Петербург: Международный банковский институт имени Анатолия Собчака, 2024. — 470 c. — ISBN 978-5-4228-0171-8. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/146588.html (дата обращения: 15.10.2025). — Режим доступа: для авторизир. пользователей. - DOI: https://doi.org/10.23682/146588.

В монографии представлены результаты научных исследований по использованию искусственного интеллекта в финансах. Рассказывается, как осуществлять подготовку финансовых данных для проведения анализа в Python. Описываются основы структурного мышления датасайентиста, демонстрируется его применение в процессе создания алгоритмов машинного обучения. Представлены последние NLP технологии на конкретных примерах с кодом в Питоне. В монографии представлены конкретные программные коды для создания текстов с использованием искусственного интеллекта, коды проверки оригинальности методами NLP. Монография может использоваться для проведения занятий по дисциплине «Машинное обучение в финансах». Материал монографии предоставляет читателям теоретические и практические знания в области методов работы с данными с использованием искусственного интеллекта на основе последних достижений финансовых аналитиков в области машинного обучения. Монография предназначена для финансистов, экономистов, студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика», «Финансы и кредит», слушателей сокращенных программ, программ профессиональной переподготовки финансистов.

Каку, М. Будущее разума / М. Каку; перевод Н. Лисова; под редакцией К. Томса. — Москва: Альпина нон-фикшн, 2024. — 502 c. — ISBN 978-5-91671-369-5. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/137996.html (дата обращения: 01.09.2025). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Прямое мысленное общение с компьютером, телекинез, имплантация новых навыков непосредственно в мозг, видеозапись образов, воспоминаний и снов, телепатия, аватары и суррогаты как помощники человечества, экзоскелеты, управляемые мыслью, и искусственный интеллект. Это все наше недалекое будущее. В ближайшие десятилетия мы научимся форсировать свой интеллект при помощи генной терапии, лекарств и магнитных приборов. Наука в этом направлении развивается стремительно. Изменится характер работы и общения в социальных сетях, процесс обучения и в целом человеческое развитие. Будут побеждены многие неизлечимые болезни, мы станем другими. Готов ли наш разум к будущему? Что там его ждет? На эти вопросы, опираясь на последние исследования в области нейробиологии и физики, отвечает Митио Каку, футуролог, популяризатор науки и автор научно-популярных бестселлеров.

Кузьменко, О. В. Промптология. Искусство диалога с нейросетями / О. В. Кузьменко. — Москва, Вологда: Инфра-Инженерия, 2025. — 224 c. — ISBN 978-5-9729-2715-9. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/154635.html (дата обращения: 15.10.2025). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Добро пожаловать в промптологию! Эта книга научит вас общаться с нейросетями на понятном им языке: просто, эффективно и без лишних терминов. Вы узнаете, как правильно задавать вопросы, грамотно формулировать задачи и успешно использовать возможности ИИ в повседневной жизни и работе. Разнообразные примеры и доступные инструкции сделают ваше знакомство с искусственным интеллектом лёгким и полезным, независимо от уровня подготовки. Книга адресована широкому кругу читателей, интересующихся практическим применением современных нейросетевых технологий.

Машинное обучение в финансах: учебник для магистратуры / С. Ю. Богатырев, А. А. Помулев, А. В. Затевахина [и др.]; под редакцией С. Ю. Богатырева. — Москва: Прометей, 2024. — 224 c. — ISBN 978-5-00172-572-5. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/153436.html (дата обращения: 15.10.2025). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Учебник предназначен для проведения занятий по дисциплине «Машинное обучение в финансах». В учебнике описано, как работать с основными инструментами машинного обучения: Python, Pandas. Приведены примеры кода для загрузки, обработки и анализа информации с финансовых рынков. Описаны современные направления использования машинного обучения в финансовой сфере. Очерчены перспективные направления разработки средств машинного обучения на финансовых рынках. Материал учебника предоставляет читателям практические знания в области методов работы с данными и основ машинного обучения, а также того, как они используются в инвестиционном процессе. На примере виртуальных кейсов читатели получают практический опыт программирования, основанный на реалистичных сценариях, применяют концепции машинного обучения к реальным инвестиционным проблемам и учатся ясно объяснять их неспециалистам и клиентам. Учебник предназначен для магистрантов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика», «Финансы и кредит», слушателей сокращенных программ, программ профессиональной переподготовки финансистов. Материалы учебника могут использоваться для подготовки к экзамену на получение сертификата CFA Data Science for Investment Professionals Certificate.

Платонов, В. В. Технологии машинного обучения в кибербезопасности: учебное пособие / В. В. Платонов. — Москва, Вологда: Инфра-Инженерия, 2024. — 140 c. — ISBN 978-5-9729-2048-8. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/144586.html (дата обращения: 15.10.2025). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Рассматриваются основные методы и алгоритмы машинного обучения, которые используются в настоящее время. Даются примеры использования этих методов для решения различных задач обеспечения информационной безопасности. Для студентов вузов, обучающихся по группе специальностей (направлений) 10.00.00 «Информационная безопасность».

Прасол, А. А. Вы сказали «искусственный интеллект»? Феномен двуликого Януса новейшей технологии / А. А. Прасол. — Москва: Техносфера, 2024. — 144 c. — ISBN 978-5-94836-687-6. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/145863.html (дата обращения: 15.10.2025). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Сегодня нет, пожалуй, технологии, которая привлекала бы к себе более пристальное внимание, чем искусственный интеллект. Машинный разум способен производить вычисления с недостижимой скоростью и оперировать большими данными, сравнимыми с содержанием сотен томов энциклопедий. Нейросеть соревнуется в мастерстве с профессиональными художниками и писателями, робототехнические системы, вооруженные искусственным интеллектом, способны создавать подобные себе механизмы. И все же самый производительный компьютер не в состоянии соревноваться с человеческим мозгом. Недавнее открытие российских ученых в области нейроморфных компьютеров расширило возможности вычислительной техники. А достигнут ли машины уровень мышления человека? На этот и многие другие вопросы дается ответ в книге «Вы сказали «искусственный интеллект»?» Автор не случайно написал ее сразу после выхода в свет книги «Вы сказали «роботы»?», потому что робототехника и искусственный интеллект очень тесно связаны друг с другом. Для широкого круга читателей.

Ракитский, А. А. Методы машинного обучения: учебно-методическое пособие / А. А. Ракитский, К. И. Дементьева. — Новосибирск: Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2023. — 35 c. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/138857.html (дата обращения: 15.10.2025). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Данное учебно-методическое пособие включает в себя необходимые теоретические материалы по 4 лабораторным работам для изучения дисциплины «Методы машинного обучения» для направления подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» факультета Информатики и вычислительной техники. В пособии рассматриваются наиболее распространённые методы классификации, анализа и восстановления регрессии. Рассматриваются такие методы, как: линейная регрессия, метрические классификаторы и логические классификаторы, а также нейронные сети для задач распознавания объектов на изображениях, предсказание цены на недвижимость и т.д. Приводятся пояснения по применению указанных методов на практике и доказательства их корректности. Кроме того, описаны рекомендации и указания по выполнению лабораторных работ, связанных с данными темами. Методические указания рекомендованы для студентов технических специальностей, изучающих методы машинного обучения на 4 курсе бакалавриата.

Сотник, С. Л. Проектирование систем искусственного интеллекта: учебное пособие / С. Л. Сотник. — 4-е изд. — Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2025. — 228 c. — ISBN 978-5-4497-0868-7. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/146389.html (дата обращения: 15.10.2025). — 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.

Цвенгер, И. Г. Машинное обучение в энергоснабжении: учебное пособие / И. Г. Цвенгер. — Казань: Издательство КНИТУ, 2024. — 112 c. — ISBN 978-5-7882-3489-2. — Текст: электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART: [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/147886.html (дата обращения: 15.10.2025). — Режим доступа: для авторизир. пользователей.

Содержит основные сведения о машинном обучении применительно к вопросам энергоэффективности зданий мегаполиса. Рассмотрены вопросы обработки входных данных, обучения модели и интерпретации результатов ее работы, а также примеры практического применения методов машинного обучения для закрепления теоретических знаний. Предназначено для обучающихся направления 13.04.02 «Электроэнергетика и электротехника» (профиль «Цифровизация электротехнических комплексов и систем нефтегазохимических производств»). Подготовлено на кафедре электропривода и электротехники.