Майстренко, А. В. Мультимедийные средства обработки информации [Электронный ресурс] : учебное пособие для СПО / Майстренко А. В. - Саратов : Профобразование, 2020. - 81 с. - ISBN 978-5-4488-0734-3 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): анимация -- компьютерная графика -- компьютерный звук -- мультимедиа -- мультимедийное средство -- обработка информации -- текстовая информация Аннотация: Рассмотрены начальные теоретические и практические понятия и сведения о представлении и обработке информации различных типов: текст, графика, звук, видео, анимация (в том числе принципах компрессии). Учебное пособие подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования, предъявляемыми к изучению дисциплин: «Технологии создания, обработки и публикации цифровой мультимедийной информации», «Технологии создания и обработки цифровой мультимедийной информации», «Технологии публикации цифровой мультимедийной информации». Предназначено для студентов, обучающихся по укрупненным группам специальностей и профессий среднего профессионального образования 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», а также по укрупненной группе специальностей 10.00.00 «Информационная безопасность». Кроме того, издание будет полезно широкому кругу читателей, интересующихся данной темой. Доп.точки доступа: Майстренко, Н. В. Свободных экз. нет |
Воронов, В. И. Data Mining - технологии обработки больших данных [Электронный ресурс] : учебное пособие / Воронов В. И. - Москва : Московский технический университет связи и информатики, 2018. - 47 с. - Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): данные -- информатика -- обработка данных -- программное средство Аннотация: Учебное пособие «Data Mining - технологии обработки больших данных» предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре МТУСИ по направлению подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах (профиль «Интеллектуальный анализ данных») и 15.04.04 - Автоматизация технологических процессов и производств (профиль «Интеллектуальные автоматизированные информационные системы управления»). Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в дисциплинах «Big Data. Методы и средства анализа», «Интеллектуальные базы и хранилища данных». Цель учебного пособия – ознакомление магистрантов с современными методами и средствами анализа больших данных, с акцентом на практическое освоение возможностей такого инструментария как Cloudera, MapReduce Hadoop. В качестве программных средств используется среда разработки виртуальной машины «Cloudera Udacity Training». Каждую конкретную задачу моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, затем проанализировать полученные результаты и сделать выводы. Доп.точки доступа: Воронова, Л. И.; Усачев, В. А. Свободных экз. нет |
Воронова, Л. И. Machine Learning: регрессионные методы интеллектуального анализа данных [Электронный ресурс] : учебное пособие / Воронова Л. И. - Москва : Московский технический университет связи и информатики, 2018. - 82 с. - Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): данные -- информатика -- обработка данных -- программное средство Аннотация: Данное учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре по направлению подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах. Магистерская программа: «Интеллектуальный анализ данных в технических системах». Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в курсе «Machine Learning. Обучающиеся технические системы». Цель учебного пособия – ознакомление магистрантов с современными методами интеллектуального анализа данных, основанными на регрессионных подходах широко применяемых при машинном обучении и приобретение ими компетенций разработки и прототипирования обучающихся систем управления. В качестве программных средств используются среда моделирования OCTAVE или MATLAB. Каждую конкретную задачу моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, затем проанализировать полученные результаты и сделать выводы. Доп.точки доступа: Воронов, В. И. Свободных экз. нет |