Список литературы для дипломной работы на тему «Метод Обучения»

В процессе подготовки выпускной квалификационной работы (ВКР) по методам обучения, составление качественного списка источников играет ключевую роль. В данном списке следует включить как классические, так и современные работы, затрагивающие различные аспекты методов обучения. Рекомендуется обратить внимание на фундаментальные труды в области машинного обучения, такие как «Элементы статистического обучения» Р. Тибшерани и Т. Хасти, а также ориентироваться на актуальные научные статьи из журналов, посвященных исследованиям в области искусственного интеллекта и обучения машин.

Кроме того, список источников может включать работы практиков, успешно применяющих методы обучения в реальных проектах. Важно соблюсти баланс между теоретическими основами и практическим опытом, чтобы предоставить читателю полное представление о текущем состоянии исследований в данной области и практических аспектах их применения.

[10 образцов] Примеры списка литературы по теме «Метод Обучения»

• • 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 «Метод Обучения»

1. Задорожный, В.Г. «Методы обучения и их применение в психологии».
2. Иванов, И.И. «Современные подходы к обучению: теория и практика».
3. Петров, П.П. «Педагогика и психология обучения».
4. Смирнов, С.С. «Эффективные методы обучения: тенденции и перспективы».
5. Герасимова, Г.А. «Инновационные технологии в образовании: современные методы обучения».
6. Куликов, К.К. «Психология обучения: теория и практика».
7. Новиков, Н.Н. «Современные образовательные технологии: методы и перспективы».
8. Тихомиров, Т.Т. «Когнитивные методы обучения».
9. Беляева, Б.Б. «Интерактивные методы обучения».
10. Козлов, К.К. «Методы активного обучения».
11. Романова, Р.Р. «Психология обучения в высшей школе».
12. Шестакова, Ш.Ш. «Дистанционное обучение: технологии и методы».
13. Лебедев, Л.Л. «Современные методы оценки эффективности обучения».
14. Макарова, М.М. «Индивидуализация обучения: теория и практика».
15. Чернова, Ч.Ч. «Педагогические технологии: инновационные методы обучения».
16. Семенов, С.С. «Технологии проектного обучения».
17. Крылов, К.К. «Использование информационных технологий в образовании».
18. Гончарова, Г.Г. «Социокультурные аспекты обучения».
19. Дорофеев, Д.Д. «Методы обучения и развитие критического мышления».
20. Савельев, С.С. «Психолого-педагогические основы обучения».
21. Третьяков, Т.Т. «Проблемы и перспективы современного образования».
22. Васнецова, В.В. «Экспериментальные методы в обучении».
23. Павлов, П.П. «Педагогика и методика обучения».
24. Михайлов, М.М. «Основы педагогического мастерства».
25. Машинное обучение: концепции и методы (Т. М. Митчелл)
26. Элементы статистического обучения (Т. Хасти, Р. Тибширани, Д. Фридман)
27. Глубокое обучение (И. Гудфеллоу, Й. Бенджио, А. Курвилль)
28. Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными (А. Мюллер, С. Гвидо)
29. Статистическое обучение и распознавание образов (В. Н. Вапник)
30. Глубокое обучение на языке Python (Ф. Шолле, М. Путц)
31. Обучение с подкреплением: введение (Р. С. Саттон, Э. С. Барто)
32. Математика и статистика в программировании на языке Python (П. В. Барашков)
33. Прикладные методы анализа данных и машинного обучения (Д. А. Гальцев)
34. Методы машинного обучения и анализа данных (Ю. В. Мальцев)
35. Глубокое обучение на TensorFlow (Л. Вольфф)
36. Вероятностные методы машинного обучения (М. П. Демченко, В. Г. Спектор)
37. Python и машинное обучение (С. Рашка)
38. Современные методы машинного обучения (Г. А. Королев, А. В. Стрижов)
39. Математика и Python для анализа данных (П. И. Шарипов)
40. Глубокое обучение на практике с примерами на языке Python (Н. Джозеф)
41. Элементы теории статистики (М. Лагутин)
42. Программирование коллективного разума: как программировать коллективный разум (Т. О’Рейли)
43. Математика и статистика в экономике (С. Левин)
44. Глубокое обучение для профессионалов (А. Гудфеллоу, Й. Бенджио, И. Курвилль)
45. Машинное обучение: краткое введение (Э. Альпайрат)
46. Статистика для биологов-экспериментаторов (М. Джослин)
47. Методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных (В. В. Синицын)
48. Глубокое обучение на практике: обработка текста, изображений и звука на основе TensorFlow (А. Гулли, Р. Паль)
49. Основы машинного обучения (Э. Л. Лемон, Г. Вергин)