- •Инструментальные средства разработки инфокоммуникационных систем с искусственным интеллектом
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •Введение в инструментальные средства разработки ИКС с ИИ
- •ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
- •Пример:
- •Кодировка символов
- •в верху файла.
- •IPython notebooks
- •Модули
- •Looking at what a module contains, and its documentation (Глядя на то, что содержит модуль, и его документацию)
- •Переменные и типы Имена символов
- •Присваивание
- •Основные типы
- •Функциональная утилита Type
- •Вывод type
- •Операторы и сравнения
- •Составные типы: строки, список и словари. Текстовые переменные
- •Индексация начинается с 0!
- •Лист
- •Кортежи
- •Словари
- •Услоаные операторы и табуляция Условные операторы: if, elif, else
- •else:
- •Циклы
- •Списки: создание списков с использованием циклов for:
- •while циклы:
- •Функции
- •Аргумент по умолчанию и ключевые слова
- •Безымянные функции (lambda функция)
- •Классы
- •Исключения
- •Дополнительная литература
- •Часть 2. Введение в pandas Цели обучения:
- •Основные понятия
- •Работа с колонками и строками DataFrame
- •Манипулирование данными
- •Решение
- •Indexes
- •Упражнение #2
- •Копирование DataFrame
- •Введение в анализ данных (очистка, интерполяция, экстраполяция)
- •Формирование дата фрейма и интерполяция пропущенны значений
- •Графическое представление обработанного дата фрейма (библ. pyplot)
- •Анализ графика и удаление значений за неполный день
- •Обработка аномалий временного хода и апроксимация Детектирование аномалий
- •Интерполяция
- •Визуализация аномалий
- •Сглаживание временного ряда
- •Анализ временных рядов (регрессия)
- •ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
- •Базовые методы программирования систем ИИ
- •ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ:
- •ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ.
- •Кластерный анализ
- •Применение нейронных сетей для анализа временных рядов
- •Когнитивные системы связи
МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»
Д. И. Кислицын
Инструментальные средства разработки инфокоммуникационных систем с искусственным интеллектом
Учебно-методическое пособие
по выполнению лабораторных работ для обучающихся по дисциплине «Инструментальные средства разработки инфокоммуникационных систем с искусственным интеллектом»
по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии, профиль «Искусственный интеллект в системах и сетях передачи данных»
Нижний Новгород
2022
МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»
Д. И. Кислицын
Инструментальные средства разработки инфокоммуникационных систем с искусственным интеллектом
Учебно-методическое пособие
по выполнению лабораторных работ для обучающихся по дисциплине «Инструментальные средства разработки инфокоммуникационных систем с искусственным интеллектом»
по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии, профиль «Искусственный интеллект в системах и сетях передачи данных»
Нижний Новгород ННГАСУ
2022
2
УДК 681.3 (075)
Кислицын Д. И. Инструментальные средства разработки инфокоммуникационных систем с искусственным интеллектом: учебнометодическое пособие / Д. И. Кислицын; Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет. – Нижний Новгород : ННГАСУ, 2022. - 55 с. - Текст : электронный.
Предназначено для обучающихся в ННГАСУ по дисциплине «Инструментальные средства разработки инфокоммуникационных систем с искусственным интеллектом» по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии, профиль «Искусственный интеллект в системах и сетях передачи данных».
Д. И. Кислицын, 2022ННГАСУ, 2022
3
ОГЛАВЛЕНИЕ
Лабораторная работа № 1. Введение в инструментальные средства разработки ИКС
сИИ |
5 |
Лабораторная работа № 2. Введение в анализ данных (очистка, интерполяция, |
|
экстраполяция) |
31 |
Лабораторная работа № 3. Анализ временных рядов (регрессия) |
39 |
Лабораторная работа № 4. Базовые методы программирования систем ИИ |
41 |
Лабораторная работа № 5. Кластерный анализ |
48 |
Лабораторная работа № 6. Применение нейронных сетей для анализа временных |
|
рядов |
49 |
Лабораторная работа № 7. Когнитивные системы связи |
51 |
4