компьютеры

Информатика, Гаюров Х.Ш., Самеев М.М., 2013.

   Дар китоби мазкур асосҳои категорияи маводҳои тацҳизотй ва барномавии техникой ҳиеоббарор таҳлил гардидааст. Ҳамчунин базой равандҳои сохтори архитектурой системой ҳисобборори питон дода шудааст. Асосҳои методии рованди алоқомондии иттилоотй, додошудоҳо во усулҳо таъмин гардидааст. Маводҳои асосии қабул ва усули барномасозй дида баромада шудааст.
Китоби мазкур борои донишчуёни макотиби олие, ки технологияи иттилоотиро дар чаҳорчўбаи фанни Информатика меомўзанд, омўзгорон, муассисаҳои низоми та км ил и ихтисос ва шахсони алоҳидае, ки техникой ҳисоббароро мустақилоиа меомўзанд, нигаронида шудааст.

Procreate, Учимся создавать шедевры на Ipad, Единственный гид по цифровой живописи, Уличнэй М., Грюневальд С., Стокарт Э., Нассур С., 2020.

   Добро пожаловать в Procreate!
Уникальная программа как никогда популярна среди диджитал-иллюстраторов: множество кистей, возможностей и настроек для создания графики делают ее идеальным инструментом для развития в творческой сфере.
Неважно, кто вы — новичок в мире цифровой живописи или опытный пользователь на полях Photoshop и других цифровых редакторов. В этой книге собрано все, что вам нужно, для того чтобы освоить программу, завоевавшую множество наград и покорившую весь художественный мир.
Благодаря Procreate вы узнаете:
— Какой стартовый набор инструментов необходим каждому художнику?
— Как создать собственного персонажа?
— Возможно ли совмещать диджитал и традиционное рисование?
— Как создать настоящий шедевр при помощи планшета?
Берите в рук гаджет и apple pencil и откройте для себя многогранный мир цифровой живописи!

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику, Преимущества и сложности, Дэвенпорт Т., 2021.

   Поскольку на протяжении последней пары десятков лет я занимался в основном аналитикой и большими данными, я старался плыть в потоке, куда бы он меня ни направлял. В последние два-три года стало ясно, что он ведет меня к ИИ. В настоящей книге я утверждаю, что ИИ — это преимущественно аналитическая технология и для большинства организаций, работающих с ИИ, она представляет собой прямое продолжение того, что они делают с аналитикой и данными.

Методы вторичной обработки и распознавания изображений, Тропченко А.А., Тропченко А.Ю., 2015.

   Учебное пособие охватывает основные методы теории цифровой обработки сигналов, используемые при вторичной обработке изображений, а также основы теории распознавания образов. В пособие включены и сведения о используемых в настоящее время методах сжатия и восстановления изображений, которые составляют отдельную важную группу методов обработки изображений. Материал пособия разбит на три раздела, включая введение. В каждом разделе, кроме введения, приведены краткие теоретические сведения об используемых для решения соответствующих задач математических методах.
Пособие может быть использовано при подготовке магистров по направлениям 09.04.04 «ПРОГРАММНАЯ ИНЖЕНЕРИЯ», 09.04.02 “ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА”, а также инженеров и аспирантов.

Информационная безопасность, Лойко В.И., Лаптев В.Н., Аршинов Г.А., Лаптев С.В., 2020.

   В учебном пособии рассмотрены базовые положения диалектики экономических открытых систем. Материал ориентирован на выработку у обучающихся способности развивать свои знания, умения, навыки в области информационной безопасности, моделирования коллективной деятельности людей с использованием информационных технологий.
Предназначено для обучающихся по направлению подготовки 09.03.02 Информационные системы и технологии, направленность «Создание, модификация и сопровождение информационных систем, администрирование баз, данных» и 38.03.05 Бизнес-информатика, направленность «Архитектура предприятия».

Введение в статистическое обучение с примерами на языке R, Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р., 2017.

   Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение - незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R - чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом.
Издание рассчитано на неспециалистов, которые хотели бы применять современные методы статистического обучения для анализа своих данных. Предполагается, что читатели ранее прослушали лишь курс по линейной регрессии и не обладают знаниями матричной алгебры.

Методика обучения компьютерной грамотности, Абрамова И.В., 2017.

  В учебно-методическом пособии раскрыта общая и частная методика преподавания дисциплины «Методика обучения компьютерной грамотности». Издание ориентировано на студентов, владеющих основами информатики, а также усвоивших психолого-педагогические особенности детей старшего дошкольного и младшего школьного возраста.
Материалы учебно-методического пособия могут быть использованы в учебном процессе высших и средних учебных заведений.

Бизнес-анализ с использованием Excel, Карлберг К., 2014.

   Все названия программных продуктов являются зарегистрированными торговыми марками соответствующих фирм.
Никакая часть настоящего издания ни в каких целях не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, будь то электронные или механические, включая фотокопирование и запись на магнитный носитель, если на это нет письменного разрешения издательства Addison-Wesley Publishing Company, Inc.