Книга посвящена проблемам и перспективам дистанционного обучения, которые приобрели особую актуальность в период пандемии 2020 года. Автор вводит определение понятия «дистанционное обучение», приводит его краткую историю, рассматривает принципы, закономерности, подходы к проектированию дистанционных курсов и модели оценки их качества, а также проводит обзор исследований эффективности этого формата по сравнению с традиционным очным обучением. Проанализированы этапы развития дидактики и становление цифровой дидактики как методологической основы дистанционного обучения.
Книга адресована преподавателям вузов, также может быть полезна при подготовке будущих учителей в педагогических университетах и институтах педагогики на базе
классических университетов.

Руководство для пользователя содержит информацию, необходимую для эксплуатации ЭБС BookUp: общее описание; назначение; программные и аппаратные требования; описание функциональных характеристик.

Учебное пособие предназначено для аудиторных занятий и самостоятельной работы студентов по дисциплинам «Медицинская информатика» и «Информационно-коммуникационные технологии в стоматологии».
В учебном пособии представлены следующие параметрические и непараметрические методы статистики, использующиеся при проведении научных исследований в медицине: описательные статистики, критерий Шапиро—Уилка, построение гистограмм и диаграмм размаха, t-критерий Стьюдента, дисперсионный анализ Фишера, регрессионный анализ, U-критерий Манна-Уитни, H-критерий Краскела–Уоллиса, критерий Колмогорова–Смирнова, критерий Вилкоксона, критерий χ2 Пирсона при наличии таблиц сопряженности 2×2 для двух независимых выборок, критерий Мак-Немара для двух зависимых выборок, критерий χ2 Пирсона для сравнения наблюдаемых и ожидаемых частот. Статистики рассчитываются на языке R.
Учебное пособие составлено в соответствии с рабочими программами дисциплин «Медицинская информатика» и «Информационно-коммуникационные технологии в стоматологии», разработанных с учетом требований федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования по направлениям специалитета 31.05.01 Лечебное дело, 31.05.02 Педиатрия и 31.05.03 Стоматология, утвержденных приказами Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 12 августа 2020 г. N 988, 965 и 984 соответственно.

Учебное пособие предназначено для проведения практических занятий по дисциплине «Медицинская информатика» для студентов, обучающихся по направлению подготовки 31.05.01 Лечебное дело (уровень специалитета), направлено на формирование у обучающихся умений и навыков работы с медицинскими информационными системами на примере медицинской информационной системы Барс.
Пособие составлено в соответствии с рабочей программой дисциплины «Медицинская информатика», разработанной с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по специальности 31.05.01 Лечебное дело, утвержденного приказом Минобрнауки России от 12 августа 2020 г. № 988.
Пособие будет полезно сотрудникам медицинских организаций, работающих с медицинской информационной системой БАРС.

Учебное издание включает 4 части, содержащих необходимые теоретические материалы по вопросам применения информационных технологий, как в научной, так и в практической фармации. В части 4 рассмотрены технологии электронно-информационного сопровождения технологического процесса в аптечной организации. Для самоконтроля знаний, полученных при изучении материала, пособие содержит вопросы для самоконтроля, тестовые задания и эталоны ответов к ним, практические задания.
Данное пособие предназначено для студентов, обучающихся по программе специалитета по специальности Фармация, при изучении ими дисциплин «Фармацевтическая информатика» и «Информационное сопровождение фармации».

Учебное издание включает 4 части, содержащих необходимые теоретические материалы по вопросам применения информационных технологий, как в научной, так и в практической фармации. В части 1 приведены основные характеристики и способы обработки фармацевтической информации. Для самоконтроля знаний, полученных при изучении материала, пособие содержит вопросы для самоконтроля, тестовые задания и эталоны ответов к ним, практические задания.
Данное пособие предназначено для студентов, обучающихся по программе специалитета по специальности Фармация, при изучении ими дисциплин «Фармацевтическая информатика» и «Информационное сопровождение фармации».

Учебное издание включает 4 части, содержащих необходимые теоретические материалы по вопросам применения информационных технологий, как в научной, так и в практической фармации. Часть 2 посвящена исследованию информационных потребностей специалистов в области медицины и фармации. Для самоконтроля знаний, полученных при изучении материала, пособие содержит вопросы для самоконтроля, тестовые задания и эталоны ответов к ним, практические задания.
Данное пособие предназначено для студентов, обучающихся по программе специалитета по специальности Фармация, при изучении ими дисциплин «Фармацевтическая информатика» и «Информационное сопровождение фармации».

Учебно-методическое пособие предназначено для практических аудиторных занятий и самостоятельной работы студентов по дисциплине «Основы искусственного интеллекта».
В учебно-методическом пособии представлены: основы работы с языком программирования Python и интерактивной средой разработки Pycharm, программная реализация искусственного нейрона и персептрона, создание и обучение искусственной нейронной сети для классификации данных, распознавание объектов на изображениях с помощью классификаторов Хаара и сверточных нейронных сетей. Материал пособия содержит как теоретический материал по созданию и обучению искусственных нейронных сетей, так и практические примеры программ на языке Python.
Учебно-методическое пособие составлено в соответствии с рабочей программой дисциплины «Основы искусственного интеллекта», разработанной с учетом требований федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению специалитета 31.05.01 Лечебное дело, утвержденного приказом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 12 августа 2020 г. № 988.

Данная книга рекомендуется в качестве пособия при подготовке к ЕГЭ по информатике.

Разделы книги соответствуют темам, включенным в ЕГЭ. В начале каждого раздела приведена краткая теоретическая информация по теме, содержащая основные определения и описание методов решения задач. Основу разделов составляют задачи для самостоятельного решения. В конце книги приводятся ответы, а для наиболее сложных задач дается разбор решения или рекомендации по решению.

Пособие разработано коллективом преподавателей факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ имени М. В. Ломоносова - ведущим учебным заведением страны в области информационных технологий.

Учебное пособие предназначено для проведения практических занятий по дисциплине «Медицинская информатика» для студентов, обучающихся по направлению подготовки 31.05.02 Педиатрия (уровень специалитета), направлено на формирование у обучающихся умений и навыков работы с медицинскими информационными системами на примере медицинской информационной системы Барс.

Пособие составлено в соответствии с рабочей программой дисциплины «Медицинская информатика», разработанной с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по специальности 31.05.02 Педиатрия, утвержденного приказом Минобрнауки России от 12 августа 2020 г. № 965.

Пособие будет полезно ординаторам, сотрудникам медицинских организаций, работающих с медицинской информационной системой БАРС.

Настоящее учебно-методическое пособие предназначено для совершенствования педагогического мастерства и методической работы преподавателей и клинических наставников в целях повышения качества образования обучающихся медицинских и фармацевтических до-/последипломных образовательных программ.

Учебное пособие предназначено для практических аудиторных занятий и самостоятельной работы студентов по дисциплине «Основы искусственного интеллекта».

Представлены основы работы с языком программирования R и средой разработки RStudio. Описаны методы искусственного интеллекта, используемые для решения следующих задач: кластерный анализ данных с помощью сетей Кохонена, алгоритма иерархической кластеризации, алгоритма нечетких с-средних и алгоритма PAM; классификация числовых данных с использованием метода опорных векторов и деревьев решений; классификации числовых и категориальных данных с использованием нейронных сетей. Даны подробные практические сведения о решении задач кластеризации и классификации медицинских данных на языке R.

Учебное пособие составлено в соответствии с рабочей программой дисциплины «Основы искусственного интеллекта», разработанной с учетом требований федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению специалитета 31.05.01 Лечебное дело, утвержденного приказом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 12 августа 2020 г. № 988.