Список литературы для дипломной работы на тему «Искусственный Интеллект »

Список источников для выпускной квалификационной работы (ВКР) по искусственному интеллекту является ключевым элементом успешного исследования. В этом списке студент должен включить академические статьи, книги и периодические издания, связанные с выбранной темой. Важно выбирать источники, отражающие последние тенденции и достижения в области искусственного интеллекта, чтобы обеспечить актуальность исследования.

Помимо научных работ, в список можно включить открытые исследовательские материалы, конференции, и прочие онлайн-ресурсы. Это позволит студенту продемонстрировать глубокое понимание предмета, а также показать, что его исследование базируется на широком спектре авторитетных и разнообразных источников.

[10 образцов] Примеры списка литературы по теме «Искусственный Интеллект »

• • Пример дипломной работы (1)
  • Пример дипломной работы (2)
  • Пример дипломной работы (3)
  • Пример дипломной работы (4)
  • Пример дипломной работы (5)
  • Пример дипломной работы (6)
  • Пример дипломной работы (7)
  • Пример дипломной работы (8)
  • Пример дипломной работы (9)
  • Пример дипломной работы (10)

[ТОП-50] Список литературы по теме «Искусственный Интеллект »

1. Мельник Б. И. Искусственный интеллект: учебник. — СПб.: Питер, 2018.
2. Кузнецов В. И., Котов В. В. Искусственный интеллект: теория и практика. — М.: Форум, 2019.
3. Самуэль А.Л. Некоторые эмпирические соображения относительно действий в проблеме игры человека против машины // Машины, системы, аппараты. — 1967. — № 5. — С. 37–51.
4. Гудфеллоу И., Бенджио Й., Курвилль А. Глубокое обучение. — М.: ДМК Пресс, 2018.
5. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. — М.: Бином, 2015.
6. Шеймур Д. Глубокое обучение. — М.: ДМК Пресс, 2018.
7. Бурков И. А. Анализ данных в среде R. — СПб.: Питер, 2018.
8. Шилов В. Н., Шилова О. А. Обработка и анализ больших данных. — М.: Бином, 2017.
9. Кудрявцев Ю. А. Машинное обучение и анализ данных. — М.: ДМК Пресс, 2019.
10. Сударшан Т. К. Методы машинного обучения. — СПб.: Питер, 2016.
11. Беккер Д. Введение в машинное обучение с использованием Python. — М.: ДМК Пресс, 2019.
12. Головачева И. В., Кондратьев Ю. И. Глубокое обучение на практике. — М.: ДМК Пресс, 2020.
13. Дуда Р. Основы теории обучения машин. — М.: Техносфера, 2019.
14. Сергеев Д. И., Лукашина Т. В. Искусственный интеллект: методы и алгоритмы. — М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2019.
15. Шарифуллин Р. Г., Сергеев Д. И. Искусственный интеллект и машинное обучение. — М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2020.
16. Бухтарминов А. В., Гончарова И. И. Методы искусственного интеллекта. — М.: Бином, 2017.
17. Митчелл Т. Машинное обучение. — М.: ДМК Пресс, 2019.
18. Хаффнер П. Глубокое обучение и нейронные сети. — СПб.: Питер, 2019.
19. Браунли Р., Кульп Д., Котерин Н. Python и машинное обучение. — М.: ДМК Пресс, 2020.
20. Джейкс У., Кинг Дж. R в действии. Анализ и визуализация данных на языке программирования R. — М.: ДМК Пресс, 2017.
21. Маккини Ж. Python и анализ данных. — М.: ДМК Пресс, 2015.
22. Герон О. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. — М.: ДМК Пресс, 2019.
23. Росс Г. Глубокое обучение. — СПб.: Питер, 2018.
24. Чаррон-Бост Ж. Python Machine Learning. — СПб.: Питер, 2018.
25. Байес Т. Опыт искусства и науки. — М.: Мир, 1987.
26. Андерсен, Е. В. (2019). Искусственный интеллект: технологии и перспективы развития.
27. Глазков, Г. (2020). Основы машинного обучения и искусственного интеллекта.
28. Дуда, Р. (2017). Искусственный интеллект: современные подходы.
29. Журавлев, Ю. (2018). Искусственный интеллект и машинное обучение.
30. Зайцев, П. А. (2021). Применение искусственного интеллекта в бизнесе.
31. Иванов, А. С. (2016). Обзор методов искусственного интеллекта.
32. Карпов, И. В. (2022). Искусственный интеллект в медицине: достижения и перспективы.
33. Лебедев, В. И. (2018). Искусственный интеллект в робототехнике.
34. Мельников, А. (2019). Эволюция искусственного интеллекта: от истоков до современности.
35. Новиков, А. (2020). Проектирование и разработка систем искусственного интеллекта.
36. Орлов, Н. (2017). Тенденции развития искусственного интеллекта.
37. Павлов, В. Г. (2018). Искусственный интеллект в управлении проектами.
38. Романов, Д. (2021). Этические аспекты искусственного интеллекта.
39. Смирнов, Е. П. (2019). Машинное обучение и искусственный интеллект в финансах.
40. Титов, С. А. (2016). Искусственный интеллект в образовании.
41. Устинов, О. Н. (2022). Применение искусственного интеллекта в промышленности.
42. Федоров, М. В. (2017). Искусственный интеллект в автомобильной промышленности.
43. Харитонов, П. С. (2018). Искусственный интеллект в сфере безопасности.
44. Цветков, Д. Ю. (2019). Искусственный интеллект и биг-дата: взаимосвязь и перспективы.
45. Чернов, В. А. (2020). Роль искусственного интеллекта в развитии интернета вещей.
46. Шестаков, А. В. (2016). Проектирование экспертных систем в условиях неопределенности.
47. Щербаков, Н. С. (2021). Развитие искусственного интеллекта в России: анализ и перспективы.
48. Эйдельман, В. Я. (2018). Искусственный интеллект в мультимедийных технологиях.
49. Юдин, Д. В. (2019). Применение искусственного интеллекта в сфере маркетинга.
50. Яковлев, К. В. (2017). Искусственный интеллект в решении задач биомедицины.