Учебное пособие «Электромагнетизм» соответствует программе курса физики для инженерно-технических специальностей высших учебных заведений. В пособии систематически изложены физические основы классической теории электромагнетизма. Дано достаточно полное и точное определение основных физических понятий и законов, приведены конкретные применения этих законов. При изложении материала обращено внимание на историзм, физическую суть явлений и основных понятий и законов, а также отражена преемственность современной и классической физики. Строгость и доступность изложения являются основой для дальнейшего изучения физики студентами. Большое внимание уделено связи электромагнетизма с другими разделами физики. Предназначено для студентов высших технических учебных заведений заочной формы обучения с ограниченным числом часов по физике.
Физика играет основополагающую роль в современном естествозна-нии, в развитии современной техники и всех отраслей производств. Важнейшей целью изучения курса физики является ознакомление с основными физическими явлениями, их механизмом, закономерностями и практическим применением. Этим закладывается физическая основа для изучения последующих дисциплин. Правильное представление о природе физических явлений особенно важно при постановке новых вопросов, которые всегда возникают в процессе практической деятельности.
Издание содержит базовые теоретические сведения и методические указания к выполнению и защите восьми лабораторных работ, которые разделены на две группы: исследования особенностей электропереноса в полупроводниковых материалах и изучение характеристик функциональных контактов, а также выходных параметров базовых микро- и оптоэлектронных дискретных приборов, включая полупроводниковые диоды, транзисторы, фотопреобразователи.
Учебное пособие предназначено для учащихся старших классов общеобразовательных организаций. Содержание пособия составляет рассмотрение основ астрономических знаний в следующем порядке: происхождение и эволюция Вселенной – галактики – звёзды – Солнечная система.
В учебном пособии рассмотрены основные направления исследований в области искусственного интеллекта, дан анализ состояния и перспектив развития теории и практики применения искусственного интеллекта в МЧС России. Изложена теория экспертных систем, структура, алгоритмы обучения и функционирования искусственных нейронных сетей. Как средство обучения искусственных нейронных сетей рассмотрены генетические алгоритмы. Приводится материал, посвященный интеллектуальному анализу больших данных. Учебное пособие предназначено для обучения курсантов и слушателей в высших учебных заведениях МЧС России по специальности 27.04.03 - «Системный анализ и управление».
Рассматриваются примеры создания и применения нечетких систем, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Представлены краткие теоретические сведения, необходимые для ввода данных, пояснения по результатам, получаемым в ходе работы, и контрольные вопросы. В заключение приведены ссылки на актуальные курсы по программированию нейросетей от различных авторов. Предназначено для широкого круга студентов естественных и технических специальностей, интересующихся основами искусственного интеллекта. Представленные в учебном пособии примеры сосредоточены на сути этих технологий и не требуют навыков программирования.
Данная книга является продолжением учебного пособия [30]. В этом пособии рассмотрены теоретические основы нейронных сетей (НС), а также различные виды НС, их архитектура, обучение и примеры практического использования.
Приведены алгоритмы численных методов одномерной и многомерной безусловной оптимизации, а также задачи для лабораторных работ по курсу «Методы оптимизации». Предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Искусственный интеллект».
Рассмотрены вопросы, связанные с использованием современных систем обработки больших данных. Рассматриваются фреймворк Apache Spark, его архитектура и принципы создания программного обеспечения на его основе как для статических, так и для потоковых данных. Приводится описание алгоритмов машинного обучения на больших данных. Предназначено для студентов магистратуры, обучающихся по направлению 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Искусственный интеллект».
Приведено описание лабораторных работ и примера выполнения контрольной работы по предмету «Узлы и устройства систем телекоммуникаций». Предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Искусственный интеллект».
