Настоящее учебное пособие предназначено для студентов (бакалавров и магистров), приступающих к практическому освоению современных методов молекулярной спектроскопии. Его основу составляют практические работы, прошедшие многолетнюю апробацию в рамках практикума курса «Спектральные методы в химии» и «Практикума по молекулярной спектроскопии органических и неорганических соединений». Одна из задач настоящего пособия - способствовать формированию у обучающихся умения использовать основные положения и принципы молекулярной спектроскопии для решения широкого круга экспериментальных задач (структурно-групповой анализ вещества и количественный анализ состава смесей, определение распределения заряда и структурных параметров молекул; определение энергии диссоциации молекулы; исследование адсорбционных свойств материалов; исследования внутри- и межмолекулярных взаимодействий; нахождения констант и термодинамических функций процессов комплексообразования в системах с водородной связью и образованием комплексов с переносом заряда; изучения кинетики простых и сложных многостадийных реакций; определения фотофизических свойств материалов и ряда других задач). Отбор материала производился, исходя из реальных возможностей лаборатории РЦ СПбГУ «Методы анализа состава вещества», обеспечивающего работу практикумов. В описании работ первого коллоквиума приведены алгоритмы выполнения измерений на современных приборах, используемых в практикуме. Возможности, схемы и принципы работы базовых приборов освещены в приложении. В данное пособие не вошли работы, для выполнения которых потребовалось бы более 2-4 часов. Несмотря на указанные ограничения, представленные работы достаточно полно раскрывают широкие возможности методов оптической спектроскопии, причем не только в традиционных, но и в некоторых новых областях современной химии (например, при исследовании свойств молекул в электронно-возбужденных состояниях).
Данное пособие представляет вторую часть учебного пособия «Основы системного анализа», изданного в 2022 году. В него включены четыре раздела: качественные методы оценки сложных систем, измерительные шкалы, количественные методы оценки сложных систем и примеры решения системных задач. Пособие ориентировано на обучаемых по направлению «Информатика и вычислительная техника», но может быть полезным обучаемым и по другим направлениям.
В учебном пособии рассмотрены основные приемы моделирования объектов строительства — каркасных зданий и сооружений промышленных предприятий.
Предназначено для студентов инженерно-строительного факультета, обучающихся по направлению подготовки 08.03.01 «Строительство» и специальности 08.05.01 «Строительство уникальных зданий и сооружений».
Рассмотрены вопросы, связанные с построением и использованием основных архитектур современных нейронных сетей. Рассматриваются полносвязные, сверточные, рекуррентные и трансформерные модели.
Предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Искусственный
интеллект».
Представлена базовая архитектура интегрированной системы программирования, описаны основные функции составляющих ее модулей. Рассмотрены вопросы влияния технологий программирования на программную архитектуру. Сравниваются особенности разработки, распространения, а также исполнение компилируемого и интерпретируемого программного кода. Приводятся примеры показателей для оценки качества программного обеспечения. Показаны особенности управления памятью при исполнении кода.
Современные технологии судостроения, как и любого промышленного производства, так или иначе связаны с применением информационных систем. Все проекты начинается с проработки технических, технологических и управленческих решений в цифровом пространстве и могут с полным основанием считаться информа-ционными. Конспект лекций, разработанный в рамках реализации проекта «Цифровые кафедры», предназначен для формирования профессиональных компетенций руководителей проектов в области информационных технологий у обучающихся Санкт-Петербургского государственного морского технического университета, которые изучают направления подготовки, не связанные с информатикой, а также слушателей курсов профессиональной переподготовки по программам дополнительного образования. Подробно рассмотрены основные угрозы информационным системам, возможности вредоносных программ, потенциал защитных технических
средств и программного обеспечения, правовые и организационные аспекты обеспечения безопасной эксплуатации информационных систем современными средствами.
Целью освоения дисциплины «Математическое моделирование и анализ данных в садоводстве» является формирование у магистрантов знаний, умений и навыков по применению интеллектуальных информационных технологий для создания статистических и интеллектуальных моделей и решения на их основе задач прогнозирования, принятия решений и научных исследований в области производства плодов, овощей, винограда.
Машинное обучение. Практикум для студентов аграрных ВУЗов – учебно-методическое пособие для студентов и профессионалов, которые хотят овладеть навыками машинного обучения и применять их на практике. В пособии подробно рассмотрены основные методы машинного обучения, приведены примеры их использования в различных приложениях и представлены практические задания. Особое внимание уделено выбору признаков, регуляризации моделей, работе с несбалансированными данными и управлению ошибками. Пособие также содержит описание основных инструментов и библиотек машинного обучения, таких как Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow, а также практические советы по работе с данными. В целом, это полезный ресурс для тех, кто хочет научиться применять методы машинного обучения на практике.
Учебное пособие содержит учебные материалы по дисциплине «Математическое моделирование» для направления подготовки 01.03.02 – Прикладная математика и информатика. В учебном пособии представлены современные подходы к разработке и анализу математических моделей. Особое внимание уделено динамическим моделям и методам их анализа.
Адресовано студентам высших учебных заведений, обучающимся по программам бакалавриата.
Пособие по структуре, содержанию и методике ориентировано на изучение дисциплин «Нейронные сети», «Компьютерное зрение» и других аналогичных дисциплин согласно действующим стандартам. Содержит видеолекции, а также проверочные вопросы по теме каждой лекции.
Предназначено для магистрантов очной и очно-заочной форм обучения по направлениям «Информатика и вычислительная техника», «Информационная безопасность» и другим смежным направлениям.
