Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

Библиотека PyTorch выходит на передовые позиции в качестве средства обучения с подкреплением (ОП) благодаря эффективности и простоте ее использования. Эта книга организована как справочник по работе с PyTorch, охватывающий широкий круг тем — от самых азов (настройка рабочей среды) до практических задач (рассмотрение ОП на конкретных примерах). Вы научитесь использовать алгоритм «многоруких бандитов» и аппроксимацию функций; узнаете, как победить в играх Atari с помощью глубоких Q-сетей и как эффективно реализовать метод градиента стратегии; увидите, как применить метод ОП к игре в блэкджек, к окружающим средам в сеточном мире, к оптимизации рекламы в интернете и к игре Flappy Bird.

Сборник охватывает малоизученную тему преподавания робототехники для дошколят и детей начальных классов. Методика преподавания основывается на применении образовательного конструктора Lego Education WeDo на занятиях по конструированию и робототехнике для развития инженерного потенциала малышей. Сборник оснащён подробной схемой сборки дополнительно 30 авторских конструкций.

Данная рабочая тетрадь является дополнением к учебному пособию «Образовательная робототехника (Lego WeDo). Сборник методических рекомендаций и практикумов». Методика преподавания основывается на применении образовательного конструктора Lego Education WeDo на занятиях по конструированию и робототехнике для развития инженерного потенциала детей 5-10 лет.

TensorFlow — библиотека на языке Python для реализации систем глубокого обучения, позволяющих решать в том числе уникальные задачи по обработке естественного языка. Автор книги излагает общие принципы работы NLP и построения нейронных сетей, описывает стратегии обработки больших объемов данных, а затем переходит к практическим темам. Вы узнаете, как использовать технологию World2vec и ее расширения для создания представлений, превращающих последовательности слов в числовые векторы, рассмотрите примеры решения задач по классификации предложений и генерации текста, научитесь применять продвинутые рекуррентные модели и сможете самостоятельно создать систему нейронного машинного перевода.

Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing — NLP). Рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек. Также даются обзорные сведения специализированных нейросетевых архитектур, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания.

Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению — разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения и обучения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из виду объединяющих принципов. Читатель с первых страниц видит машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах технических деталей. По мере изучения предмета тщательно подобранные примеры, сопровождаемые иллюстрациями, постепенно усложняются. В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков. Устоявшаяся терминология дополняется введением в рассмотрение новых полезных концепций. В конце каждой главы приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями. Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой сложной дисциплины как машинное обучение.

Н2О — простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей. В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О — Deep Water и Stacked Ensemble. Их также можно найти в репозитории github.com/statist-bhfz/h2o_book_translate.

Способна ли технология машинного обучения решить проблемы компьютерной безопасности? Или надежда на это является лишь следствием повышенного внимания к машинному обучению? С помощью этой книги вы изучите способы применения машинного обучения в задачах обеспечения безопасности, таких как выявление вторжения извне, классификация вредоносных программ и анализ сетевой среды. Особое внимание уделено задачам по созданию работоспособных, надежных масштабируемых систем извлечения и анализа данных в сфере обеспечения безопасности.

В этой книге рассмотрены основные аспекты компьютерного зрения: обработка и анализ изображений, анализ плотного движения, сегментация изображений, работа с камерами, трехмерная реконструкция, сопоставление стереоизображений, обнаружение объектов и др. Материал дополняется историческими справками, рекомендациями по дальнейшему чтению и сведениями о рассматриваемых математических понятиях. В конце каждой главы имеются проверенные на практике упражнения и вопросы на понимание материала.

Автор книги в увлекательной манере рассказывает о принципе устройства «умного дома»: интеллектуальных системах водо- и электроснабжения, отопления и кондиционирования, об управлении дверьми, окнами, печью и даже фундаментом. Особое внимание уделяется бытовой технике — и той, которая используется практически повсеместно (пылесос, посудомоечная и стиральная машина…), и той, которая пока ещё не заняла место в каждом доме (сушилка для одежды, мусорный пресс). Несомненное достоинство книги — наглядность: простые для понимания иллюстрации сопровождаются четкими и лаконичными пояснениями. Это издание станет настольным справочником специалиста по ремонту, а кроме того, пригодится всем, кто планирует самостоятельно усовершенствовать свое жилье или обсудить эту тему с мастером, а также выбрать новое оборудование и стройматериалы.

В методическом пособии представлены проекты школьников, которые были реализованы на научно-образовательных школах «Лифт в будущее», Некоммерческого партнерства содействия развитию интеллектуального и творческого потенциала молодежи. Ученики вместе с экспертами и представителями российских инновационных компаний разрабатывали решения, направленные на модернизацию существующих в регионах России производств и на внедрение новых технологий. Осуществляя обучение школьника в той или иной отрасли, авторы формируют осознанный подход к выбору специальности, и стремятся к тому, чтобы будущие технологические лидеры нашли применение своим идеям в России. Такой инженерно-отраслевой принцип позволит развить существующие подходы в преподавании робототехники в школе и даст новое направление в развитии проектной деятельности учащихся.

Издание рассказывает о применении когнитивных служб компании Microsoft и применении на практике набора простых API. В доступной форме описано создание приложений на основе искусственного интеллекта в среде разработки Visual Studio, создание разговорного интерфейса, применение API для обработки распознавания и интерпретации устной речи. Описаны различные модели языка в искусственном интеллекте.

Перед вами книга по искусственному интеллекту от известного технологического евангелиста Романа Душкина, директора по науке и технологиям Агентства Искусственного Интеллекта. В этой книге вы найдёте исчерпывающее описание современного состояния технологий искусственного интеллекта и сфер жизни, где их можно применять. Более того, автор сделал упор на гуманитарной составляющей исследований в области искусственного интеллекта, что выгодно отличает эту книгу от множества других изданий по теме. Также здесь развенчиваются многочисленные мифы об искусственном интеллекте и описывается авторское видение будущего.

Книга охватывает различные аспекты деятельности транспортной отрасли и может использоваться как базовый справочник или путеводитель по основам интеллектуальных транспортных систем (ИТС). В начале даётся определение интеллектуальной транспортной системы, освещаются её предназначение, цели и задачи. Далее описывается место ИТС в государстве и хозяйственно-экономическом комплексе страны, рассматриваются нормативные правовые акты, которые регламентируют функционирование ИТС. Приводятся функции ИТС, описываются её подсистемы, их взаимосвязь друг с другом и с внешними объектами.

В данной книге рассказывается, как с нуля построить автономный мобильный обслуживающий робот, с помощью которого можно подавать еду в квартире, гостинице и ресторане. Благодаря подробным пошаговым инструкциям читатель узнает весь процесс разработки робота — начиная с теоретической части (принципы дифференциального привода, кинематики и обратной кинематики) и заканчивая практической реализацией (сборка отдельных компонентов, согласование приводов и датчиков с контроллерами). Много внимания уделено программной части — использованию метаоперационной системы ROS, моделированию в Gazebo, обработке изображений в OpenCV, разработке GUI робота на Qt и Python.

Каждую секунду во всем мире собирается и динамически обновляется огромный объем информации. Графовые алгоритмы, которые основаны на математике, специально разработанной для изучения взаимосвязей между данными, помогают разобраться в этих гигантских объемах. и, что особенно важно в наши дни, они улучшают контекстную информацию для искусственного интеллекта. Эта книга представляет собой практическое руководство по началу работы с графовыми алгоритмами. В начале описания каждой категории алгоритмов приводится таблица, которая поможет быстро выбрать нужный алгоритм и ознакомиться с примерами его использования. Для изучения материала книги желателен опыт использования платформ Apache Spark или Neo4j, но она пригодится и для изучения более общих понятий теории графов, независимо от выбора графовых технологий.

Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.

Древняя стратегическая игра го представляет собой отличный пример для демонстрации возможностей искусственного интеллекта. В 2016 году система, основанная на принципах глубокого обучения, потрясла мир го, победив одного из чемпионов. В данной книге вы познакомитесь с методами глубокого обучения и научитесь создавать го-ботов. По мере чтения вы будете применять все более сложные методы и стратегии обучения, используя библиотеку глубокого обучения Keras, написанную на языке Python. Вы будете с удовольствием наблюдать за тем, как ваш бот осваивает игру го, и узнаете о вариантах применения полученных навыков глубокого обучения к широкому кругу других задач!

В книге рассказывается о том, как использовать глубокие нейронные сети для создания эффективных поисковых систем. Рассматривается несколько компонентов поисковой системы, дается представление о том, как они работают, и приводятся рекомендации по использованию нейронных сетей в разных контекстах поиска. Особое внимание уделено практическому объяснению методов поиска и глубокого машинного обучения на базе примеров, большинство которых включает фрагменты кода. Автор освещает основные проблемы, связанные с поисковыми системами, и указывает пути решения этих проблем. Он раскрывает принципы тестирования эффективности нейронных сетей, а также измерения их затрат и выгод.

Глубокое обучение добилось впечатляющих успехов во многих отраслях. Сейчас оно все глубже проникает в прикладные научные исследования, в частности в биологию и смежные дисциплины. Эта книга рассказывает о применении глубокого обучения в геномике, химии, биофизике, микроскопии, медицине и других направлениях современных исследований всего, что связано с живыми организмами. Представленные в книге стандартные архитектуры глубоких сетей идеально подходят для программистов-разработчиков и ученых, работающих над созданием новых лекарств или ведущих исследования в области биологии и генетики. Книга содержит множество практических примеров, включая полный цикл поиска нового лекарства — одну из самых сложных научно-прикладных задач на стыке физики, химии, биологии и медицины.

Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению — в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину — благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей. Второй том посвящен нейронным сетям — быстро развивающемуся направлению машинного обучения.

Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению — в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину — благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей.

Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Поскольку компьютер приобретает знания из опыта, отпадает нужда в человеке-операторе, который формально описывает необходимые компьютеру знания. Иерархическая организация позволяет компьютеру обучаться сложным концепциям, конструируя их из более простых; граф такой иерархии может содержать много уровней. В этой книге читатель найдет широкий обзор тем, изучаемых в глубоком обучении. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей, и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Наконец, описываются перспективные направления исследований: линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлений, структурные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие порождающие модели.

Там, где традиционные алгоритмы бесполезны или не дают результата за обозримое время, на помощь могут прийти генетические алгоритмы. Они позволяют решить целый комплекс сложных задач, в том числе связанных с искусственным интеллектом, упростить оптимизацию непрерывных функций, выполнять реконструкцию изображений и многое другое. Для изучения материала книги требуются владение языком Python на рабочем уровне и базовые знания математики и информатики.

Среди систем, созданных для агрегации, систематизации и прочей автоматизации работы с логами, Splunk — один из самых мощных. Он позволит следить за тонкостями жизни всех ваших систем, особенно если их много и они достаточно распределенные. Splunk — ведущая платформа, реализующая эффективные методологии поиска, мониторинга и анализа больших данных с постоянно растущим объемом. Эта книга позволит вам реализовать новые услуги и использовать их для быстрой и эффективной обработки машинных данных. Вы познакомитесь со всеми возможностями и улучшениями в Splunk 7, включая новые модули Splunk Cloud и Machine Learning Toolkit, научитесь эффективно использовать поисковые запросы и метасимволы, а также работать с полями и расширениями диаграмм.

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя — автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.

В данной книге рассматриваются история, теоретические основы, математический аппарат и программирование алгоритмов эволюционной оптимизации. Рассмотренные алгоритмы включают в себя генетические алгоритмы, генетическое программирование, оптимизацию на основе муравьиной кучи, оптимизацию на основе роя частиц, дифференциальную эволюцию, биогеографическую оптимизацию и многие другие.

Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов. В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3. Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и мета-алгоритмом ESBAS.

Игровой движок Unity 5 включает в себя множество инструментов, помогающих разработчикам создавать потрясающие игры, снабженные мощным искусственным интеллектом. Эти инструменты, вместе с прикладным программным интерфейсом Unity и встроенными средствами, открывают безграничные возможности для создания собственных игровых миров и персонажей. Данная книга охватывает как общие, так специальные методы, позволяющие реализовать эти возможности. Издание задумывалось как исчерпывающий справочник, помогающий расширить навыки программирования искусственного интеллекта в играх. Рассматриваются основные приемы работы с агентами, программирование перемещений и навигации в игровой среде, принятие решений и координации. Описание построено на практических примерах, в виде легко реализуемых «рецептов».

Книга содержит лабораторный практикум по электронике и микропроцессорной технике. Практикум включает лабораторные работы по аналоговой и цифровой электронике, разработанные с использованием технологии виртуальных приборов. Практическая реализация осуществлена в программной среде LabVIEW с помощью инструментальных средств компании National Instruments.

В данной книге вы найдете исчерпывающие материалы по настройке и работе с самым популярным инструментом веб-аналитики в мире. Темы, которые разбираются в руководстве: настройка целей, событий, электронная торговля, функция User ID, когортный анализ, ассоциированные конверсии и многоканальные последовательности, ремаркетинг, динамический ремаркетинг, междоменное отслеживание, Measurement Protocol, файлы cookie, уникальный идентификатор отслеживания (он же Client ID), эксперименты Google Analytics, а также визуализация данных в Google Data Studio, Microsoft Power BI и Tableau. Подробно рассматриваются все тонкости работы с продуктом, описываются пошаговые алгоритмы настройки, разбираются основные функции и интерфейс, даются рекомендации по построению отчетов с практическими примерами их использования.

Рассматриваются механизмы, которые наделяют мультиагентные системы способностью к самоорганизации и развитию, исследуются проявления этих способностей в системах разной природы: экономике, биологии, робототехнике, защите информации. Показаны способы управления самоорганизацией и развитием и их применение в разных областях.

Рассмотрены вопросы разработки информационных ресурсов в деятельности транспортных организаций; программных средств, используемых в управлении информационными ресурсами в транспорте; внедрения, эксплуатации и развития информационных систем, обеспечивающих деятельность транспортных организаций.

Пособие посвящено рассмотрению актуальных проблем оценки рисков при рассмотрении кредитных заявок. В пособии была предложена структура и схема системы поддержки принятия решений в сфере банковского кредитования с применением модулей искусственного интеллекта, таких как нейронная сеть и нечеткая логика. Проанализирована инвестиционная привлекательность регионов РФ. Рассмотрены и модифицированы методы защиты от несанкционированного доступа, которые должны повысить надежность и информационную безопасность клиентов банковского сектора.

Рассмотрены система инвариантного анализа SIAT облачной платформы NEC и основы практической работы с ней.

В издании описан процесс программирования промышленных роботов компании KUKA на языке программирования высокого уровня KRL. Рассмотрены устройство робота и его основных компонентов, различные системы координат робота, способы их юстировки и калибровки, особенности программирования движений робота, работа с логическими операторами, а также со схватом.

В издании описаны процесс программирования скоординированных перемещений двух роботов-манипуляторов на базе коллаборативного робота IRB 14000 YuMi и особенности конфигурирования контроллера IRC5. Рассмотрены общие вопросы безопасности, процесс работы с пультом управления FlexPendant, данные о калибровке робота, структура программы и программных данных, управление входами и выходами.

Издание содержит методические указания для выполнения лабораторного практикума, состоящего из трех комплексных лабораторных работ, в которых решаются 11 различных задач, разделенных по трем темам. Приведенные материалы соответствуют программам дисциплин «Эксплуатация, диагностика и ремонт РЭС» и «Электропреобразовательные устройства РЭС». Рассмотрены основные методы расчета выпрямителей, стабилизаторов, трансформаторов, импульсных и вторичных источников питания. Практическая часть посвящена проектированию и исследованию разрабатываемых схем в САПР Multisim (программный продукт подразделения Electronics Workbench Group компании National Instruments).

Книга посвящена вопросам моделирования информационной деятельности мозга человека. Краткий экскурс в биологию мозга позволяет понять основные направления последующего моделирования. Представлены математические и информационные модели обработки специфической информации в мозге как параллельной машине: модели обработки информации в колонках коры и ламелях гиппокампа. Описан способ и процесс формирования модели мира человека, включающей в свой состав лингвистический и два многомодальных компонента — схематический и образный. На примере реализации программной системы для автоматического смыслового анализа текстов TextAnalyst, разработанной под руководством автора, показаны основные этапы обработки информации как квазитекстов в мозге. Предпринята попытка реализовать кортикоморфную ассоциативную память колонок коры в микроинтегральном исполнении в виде сверхбольшой интегральной схемы.

Глоссарий понятий содержит достаточно полную и систематически представленную терминологию по вопросам, относящимся к сфере искусственного интеллекта и робототехники. Он включает более 440 терминов, широко используемые аббревиатуры и их расшифровки. Суждение об основных терминах и определениях опирается на значительное число проанализированных зарубежных и отечественных официальных документов. Законодательство приведено по состоянию на 1 сентября 2020 г.

В настоящей монографии описаны основы современных технологий искусственного интеллекта, основные проблемы их использования с точки зрения социогуманитарных наук. Рассмотрены этические и правовые подходы к регулированию технологии искусственного интеллекта, алгоритм и перспективы ее изучения инструментарием юридических наук, возможности использования искусственного интеллекта как метода и инструмента в юридической деятельности и научных исследованиях. Подробно исследованы риски и модели позиционирования технологии в обществе с точки зрения этики и права, в том числе вопросы правосубъектности и юридической ответственности в контексте функционирования систем искусственного интеллекта. В работе определены последующие направления дальнейших юридических исследований в области высоких технологий. Законодательство приведено по состоянию на 12 мая 2020 г.

В монографии исследуются уголовно-правовые и криминологические аспекты использования искусственного интеллекта в преступных целях. Особое внимание уделено проблеме регулирования правосубъектности искусственного интеллекта как основополагающей в вопросе разграничения ответственности. В исследовании нашли отражение результаты комплексного теоретико-прикладного анализа основных современных доктрин, посвященных регулированию искусственного интеллекта и робототехники. Представлены результаты сравнительно-правового анализа международного законодательства, направленного на минимизацию криминологических рисков, связанных с применением искусственного интеллекта, и тезисы ключевых повесток ведущих международных организаций. Законодательство приведено по состоянию на 1 августа 2020 г.

Впервые в российской уголовно-правовой литературе исследуются проблемы ответственности за причинение вреда в результате дорожно-транспортного происшествия с участием высокоавтоматизированного автотранспортного средства. Дана характеристика беспилотника, показаны особенности механизма нарушения безопасности, при этом особое внимание уделено роли информационных угроз в его аварийности (представлена модель угроз безопасности информационной системы «высокоавтоматизированное транспортное средство – дорожная инфраструктура»), рассмотрены общие и специальные вопросы криминализации и пенализации нарушений правил безопасности функционирования робомобилей, показан опыт решения аналогичных вопросов в зарубежных странах. Законодательство приведено по состоянию на 1 августа 2020 г

В настоящей монографии рассматривается ряд проблем, которые в своей совокупности можно квалифицировать как эволюцию системы права и системы законодательства в условиях развития информационных технологий. Делается акцент на тех факторах и условиях, которые будут доминировать в процессе трансформации правовой системы. Высказываются определенные прогнозы, очерчиваются некоторые проблемы и намечаются варианты их решения. Законодательство приведено по состоянию на сентябрь 2019 г.

Монография представляет собой второй том серии книг, посвященных наиболее актуальным и востребованным на практике проблемам цифрового гражданского оборота. Цифровизация медицинской деятельности, возросшая в период пандемии, стала неотъемлемой частью современной социально-экономической жизни. Несмотря на активную нормотворческую и научную работу в этой сфере, значительное количество теоретико-практических проблем остаются неразрешенными или разрешаемыми юридически ошибочно. На основании эмпирического материала, включая опросы медицинских работников, было проведено исследование данных проблем, представлены выводы и предложения по их решению. Авторское мнение подробно обосновано с учетом актуальных нормативных и доктринальных источников, а также правоприменительной практики. Это позволяет использовать данную монографию руководителям медицинских организаций, представителям судейского сообщества, должностным лицам органов исполнительной власти и иным правоприменителям для аргументации принимаемых ими решений. В книге представлено подробное рассмотрение практических проблем, связанных с digital-медициной, что делает данное издание интересным для частного медицинского сектора и практикующих юристов. Материал работы основан на комплексном изучении большого количества юридических и эмпирических источников. Для обучающихся юридических, медицинских и иных гуманитарных высших учебных заведений уровней бакалавриата, магистратуры, специалитета, аспирантуры после каждого раздела представлен перечень нормативных правовых и иных актов, судебной практики и дополнительной литературы. Особое место в книге занимают конкретные практические рекомендации по организации оказания медицинской помощи в digital-среде: как выстраивать цифровое взаимодействие с пациентом и его законным представителем, как юридически грамотно вести цифровой медицинский документооборот, каким образом медицинскому работнику защищать свои права в случае «пациентского экстремизма» и др. Законодательство приведено по состоянию на февраль 2021 г.

Монография представляет собой первый том серии книг, посвященных наиболее актуальным и востребованным на практике проблемам цифрового гражданского оборота. Несмотря на обилие юридических литературных источников о цифровизации, наличие нормативной базы, значительное количество теоретико-практических проблем остаются неразрешенными или разрешаемыми юридически некорректно. В данной работе представлены и обоснованы авторские подходы к решению проблем цифрового гражданского оборота с использованием правового, экономического и технического материала. Наличие подробных обоснований авторских позиций по ключевым проблемам цифровизации гражданского оборота (технологиям распределенного реестра, цифровым правам, токенам, криптовалюте, майнингу, бустингу, цифровой форме договора, онлайн-классифайдам, цифровым платформам, цифровым посредникам, смарт-контракту, электронным закупкам, электронным магазинам, электронному документообороту и ряду других) позволяет использовать материал данной книги представителям судейского сообщества и иным правоприменителям в целях обоснования принимаемых ими решений по делам и другим спорным ситуациям. Практико-ориентированный подход авторов к решению проблем цифровизации делает издание интересным для представителей бизнес-сообщества и практикующих юристов. Материал монографии основан на системном, подробном изучении большого количества юридических, экономических, технических отечественных и зарубежных источников. Поскольку одной из задач создания этой работы выступило просвещение молодых ученых, специально для обучающихся юридических и иных гуманитарных высших учебных заведений уровней бакалавриата, магистратуры, специалитета, аспирантуры после каждый главы представлен перечень нормативных правовых актов, судебной практики и дополнительной литературы. Законодательство приведено по состоянию на февраль 2021 г.

В учебном пособии представлены основные законы систем автоматического управления, их математическое описание, а также особенности в применении. Рассмотрена система автоматического проектирования принципиальных схем, в которой помимо сборки требуемой схемы можно произвести моделирование её работы.

Рассмотрены теоретические и практические вопросы применения интеллектуальных методов обработки данных с использованием аналитической системы RapidMiner. Приведены примеры решения таких типовых задач научных исследований, как предварительная подготовка данных и заполнение пропусков, классификация и снижение размерности; большое внимание уделено вопросам представления результатов исследований в удобном виде.

Учебное пособие содержит сведения о методах идентификации статических и динамических объектов управления средствами нейронных сетей, о нейроуправлении, а также принципах, используемых при построении схем нейросетевого управления. Теоретические материалы сопровождаются примерами, реализованными с использованием программных средств пакетов MATLAB и Simulink.

Рассматриваются методы искусственного интеллекта в задачах управления и оптимизации режимов электрических интеллектуальных сетей (Smart Grid) с альтернативными и возобновляемыми источниками энергии. Введены и обоснованы понятия генерирующих потребителей (холонов) и иерархической структуры в виде холархии для сетей с двусторонним потоком энергии и информации. Применены различные алгоритмы роевого интеллекта и их сравнительный анализ с методом градиентного спуска. Рассмотрены принципы Q-обучения с подкреплением.