информатика

Сервер на Windows и Linux, Администрирование и виртуализация, Левицкий Н.Д., Завьялов А.В., 2023.

   В этой книге вы сможете найти полезную информацию по администрированию и использованию серверов на Windows и Linux, причем как физических (локальных), так и виртуальных. Вы узнаете об отличиях, недостатках и преимуществах физического и виртуального сервера - вполне возможно, что это поможет вам определиться с типом сервера для своих личных задач.
Книга будет полезна как системным администраторам различного уровня, так и обычным пользователям, заинтересованным в изучении серверов и сетевых технологий.

Машинное обучение в Elastic Stack, Кольер Р., Монтонен К., Азарми Б., 2021.

   В книге подробно рассматривается работа с Elastic Stack - обширной экосистемой компонентов, которые служат для сбора, поиска и обработки данных. Вы ознакомитесь с общими принципами машинного обучения, узнаете о методах автоматического обнаружения аномалий, проверке целостности и анализа данных из разрозненных источников, научитесь истолковывать результаты обнаружения и прогнозирования аномалий и использовать их в своих целях, а также выполнять анализ временных рядов для различных типов данных.
Издание адресовано специалистам, которые работают с данными и хотят интегрировать машинное обучение с эффективными приложениями для мониторинга, обеспечения безопасности и аналитики в области данных.

Искусственный интеллект в ресторанном управлении, Разработка CRM-системы для будущего, Березин С., 2025.
     
   В мире ресторанного бизнеса, где конкуренция становится все жестче, а ожидания гостей — все выше, технологии искусственного интеллекта открывают новые горизонты. Эта книга — практическое руководство по внедрению AI в ресторанную индустрию, основанное на реальном опыте разработки и масштабирования CRM-системы с интеграцией AI. Книга будет полезна рестораторам, IT-специалистам, предпринимателям и всем, кто хочет использовать AI для повышения эффективности бизнеса и создания конкурентных преимуществ. Эта книга для тех, кто хочет вывести свой ресторанный бизнес на новый уровень. Надеюсь, что мой опыт, размышления и практические рекомендации помогут рестораторам, IT-специалистам и предпринимателям использовать AI с максимальной выгодой. Внедрение технологий — это не просто тренд, а необходимость для тех, кто хочет оставаться в игре.

Искусственный интеллект в бизнесе, Анализируем и применяем, Коваленко А.В., Казаковцева Е.В., 2023.
     
   В последние годы искусственный интеллект (artificial intelligence) стал значительно более тесно связан с прогрессом человечества и социальными изменениями. Для этого необходимы новые и мощные алгоритмы обработки данных, чтобы интеллектуальные машины работали в тесном сотрудничестве с нами больше, чем когда-либо прежде.
В книге изложены возможности оценки финансово-экономического состояния и кредитоспособности предприятий, а также финансового и социально-экономического состояния регионов с использованием систем искусственного интеллекта, таких как нейронные и гибридные сети, а также нечеткие продукционные системы. Особое внимание уделено раскрытию темы искусственных нейронных сетей и аппарату нечеткой логики. Все исследования приведены в пакетах Statistica Neural Networks, Neural Networks Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox и редакторе ANFIS системы Matlab. Издание предназначено для научных работников, финансовых директоров, руководителей департаментов и администраций, менеджеров, аудиторов, работников кредитных организаций и широкого крута лиц, интересующихся вопросами применения искусственного интеллекта в экономике.

Head First, Git, Ганди Р., 2024.
     
   Книга поможет быстро и легко изучить самый популярный в мире инструмент контроля версий Git. В ней использована уникальная методика Head First, выходящая за рамки синтаксиса и инструкций но решению конкретных задач, а эффектное визуальное оформление разработано с учетом того, как работает и наиболее продуктивно усваивает информацию мозг.
Рассмотрены основы Git, свойства ветвления кода, слияние, коммиты, устройство репозитория Git и поиск в нем, отмена действий и исправление ошибок. Особое внимание уделено командной работе с Git, передовым методам взаимодействия и советам профессионалов по эффективной работе.

Системы искусственного интеллекта, Воронов М.В., Пименов В.И., Небаев И.А., 2023.
     
   В курсе рассматриваются вопросы, связанные с основами построения систем искусственного интеллекта, моделями и методологией вывода знаний, инструментами инженерии знаний, анализа данных и реализацией алгоритмов искусственного интеллекта на практике. Описаны концептуальные принципы реализации экспертных систем, нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и т. д. Теоретический материал сопровождается обширным практикумом, решение задач которого демонстрируется как в рамках аналитической платформы, так и в форме программных реализаций на языке Python.
Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.
Для бакалавров и магистров, обучающихся по направлениям «Информатика и вычислительная техника», а также другим направлениям, связанным с разработкой новых информационных технологий и интеллектуальных систем.

Виртуализация и контейнеризация, Арьков В.Ю., 2022.
     
   Виртуальные машины и контейнеры - это современные технологии изоляции, которые решают проблемы совместимости, зависимости и развёртывания приложений. В учебном пособии рассматриваются примеры программных гипервизоров VirtualBox и Hyper-V, механизм песочницы Windows, а также Windows Subsystem for Linux и контейнеры Docker. Знакомство с целым спектром инструментов позволяет получить целостное представление об этом важном направлении информационных технологий.

Вероятностное машинное обучение, Дополнительные темы, Основания, вывод, Кэвин П.М., 2024.
     
   Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения (МО).
В «Дополнительных темах» излагаются различные вопросы машинного обучения на более глубоком уровне. Рассмотрено обучение и тестирование при различных распределениях, порождение многомерных выходов, таких как изображения, текст и графы.
Во второй книге описано применение байесовского вывода к вероятностным моделям, начиная с основ и заканчивая алгоритмами вывода.
Издание предназначено специалистам в области МО и искусственного интеллекта, а также будет полезно студентам профильных специальностей. Предполагается, что читатель знаком с МО и другими математическими дисциплинами (теорией вероятностей, статистикой, линейной алгеброй).