В учебно-методическом пособии содержатся указания к практическим занятиям и выполнению компьютерных практикумов по дисциплине «Основы методов искусственного интеллекта».

Для обучающихся бакалавриата по направлениям подготовки 09.03.02 Информационные системы и технологии, 01.03.04 Прикладная математика.

Многие формы восприятия и действий можно математически смоделировать с помощью вероятностного (байесовского) вывода - метода, используемого для получения выводов на основе неопределенных данных. Согласно этим моделям, сталкиваясь с зашумленными и неоднозначными данными, человеческий мозг ведет себя как талантливый специалист по обработке данных или следователь на месте преступления. Данная богатая примерами и иллюстрациями книга представляет собой введение в методологию построения и использования вероятностных моделей перцептивного принятия решений и действий.

Издание адресовано широкому кругу читателей, интересующихся нейробиологией, когнитивными науками, машинным обучением, психологией, лингвистикой и математикой.

Учебное пособие предназначено для студентов первого курса фармацевтического факультета, начинающих изучение курса математики. Цель пособия состоит в развитии знаний, умений и практических навыков по математике, необходимых квалифицированному медицинскому и фармацевтическому работнику и формированию исследовательской компетентности как важной составной части профессиональной компетентности будущего медика и фармацевта.

В учебном пособии представлены иерархические комплексы контекстных математических задач, направленные на реализацию авторской концепции математической подготовки специалиста в медицинском и фармацевтическом вузе в контексте компетентностного подхода. Использование в процессе обучения математике студентов-медиков и фармацевтов иерархических комплексов контекстных математических задач, построенных на основе содержательных конструктов интеграции фундаментальных естественнонаучных дисциплин (математики, физики, химии, биологии, информатики и др.), ведёт к росту уровня исследовательской компетентности обучающихся и развитию мотивационной сферы учения.

Широкое распространение компьютеров может создать впечатление, что математика уже и не нужна, что сегодняшние технологии позволяют производить самые сложные вычислительные операции за доли секунды. Это наивное представление побудило известного популяризатора науки Иэна Стюарта показать читателям не самые очевидные заслуги любимой дисциплины, ведь ее роль отнюдь не сводится к расчетам, и благодаря компьютерам, освобождающим нас от монотонной работы, мы просто начинаем заниматься математикой иначе. Именно математика стоит за всеми преобразующими технологиями, которые делают XXI век совершенно непохожим на предшествующую эпоху. Без математики немыслимы и цифровая фотография, и современная связь, и спутниковая навигация, без нее не обойтись при прогнозировании последствий климатических изменений. Этот ряд можно продолжать и продолжать, не забыв упомянуть гуманитарные области и искусство, политику и интернет-безопасность.

Словом, считает автор, потребность в этой науке универсальна, она - основа основ.

Мартин Айгнер и Гюнтер Циглер, основываясь на предложениях и рекомендациях Пауля Эрдёша, собрали много замечательных и удивительных результатов из различных областей математики и сумели с блеском изложить их полные, но краткие доказательства, которые используют неожиданные сочетания разнородных идей. Цель книги - не столько изложить какие-то части математических теорий, сколько предоставить читателю возможность насладиться изяществом математических рассуждений и почувствовать единство областей математики, кажущихся далекими друг от друга. В 6-е издание добавлено несколько новых результатов, а доказательства нескольких прежних улучшены - сделаны более краткими и изящными.

Издание предназначено всем, кто увлечен математикой: в первую очередь студентам, аспирантам, а также преподавателям, научным работникам и просто любителям изящных математических рассуждений. Многое в книге доступно школьникам старших классов.

Настоящее пособие предназначено для учащихся 8-х классов, которые планируют поступать в 9-й класс Лицея НИУ ВШЭ. В пособии приведены демоварианты 1-го и 2-го этапов вступительных испытаний в 9-й класс Лицея НИУ ВШЭ, разборы заданий из этих вариантов, описаны критерии оценивания. Представлены варианты для самостоятельной подготовки к вступителным испытаниям 1-го и 2-го этапов в 9-й класс.

Сборник содержит индивидуальные варианты контрольных и самостоятельных работ по высшей математике и является дополнением к учебно-методическому пособию «Подготовка к самостоятельным и контрольным работам по высшей математике», предназначен для преподавателей и студентов 1-го курса, обучающихся по направлениям подготовки 30.05.01 «Медицинская биохимия», 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии», 06.03.01 «Биология».

Непонимание статистики - важная проблема в нашем обществе. Благодаря компьютерным технологиям собирать статистические данные стало проще, но главную задачу - правильно обработать результаты - по-прежнему берет на себя человек. Из этой книги вы узнаете, как использовать и интерпретировать статистику и статистические данные в различном окружении. Рассмотрены основные понятия и принципы статистики, наиболее распространенные статистические критерии, множественная проверка гипотез, планирование эксперимента, а также метастатистика.

Издание пригодится тем, кто хочет понять принципы статистики и научиться интерпретировать ее результаты, не вдаваясь в математические детали вычислений. Для изучения материала требуется минимальный уровень математической подготовки.

Настоящее пособие предназначено для учащихся 9-х классов, которые планируют поступать в 10-й класс Лицея НИУ ВШЭ. В пособии приведены демоварианты первого и второго этапов вступительных испытаний в 10-й класс Лицея НИУ ВШЭ, разборы заданий из этих вариантов, описаны критерии оценивания. Представлены варианты для самостоятельной подготовки к первому и второму этапам вступительных испытаний в 10-й класс.

Учебно-методическое пособие рассчитано на студентов, изучающих методы обработки и систематизации статистических данных. В пособии рассматриваются основные вопросы математической статистики, общие принципы проверки статистических гипотез, а также корреляционный, регрессионный и дисперсионный анализ. Каждая глава содержит решения типовых задач и задания для самостоятельной работы.

Пособие-тренажёр позволит подготовить выпускников школ к успешной сдаче единого государственного экзамена (ЕГЭ) по математике. В издание вошли 10 тренировочных вариантов экзаменационной работы базового уровня и 15 вариантов - профильного. Представленные задания являются типовыми и разработаны на основе контрольных измерительных материалов по математике. В конце пособия ко всем заданиям даны ответы, приведены решения сложных заданий профильного уровня.

Адресовано учителям, выпускникам школ и их родителям, которые с помощью данного издания смогут контролировать усвоение школьных знаний своими детьми.

Учебно-методическое пособие посвящено изучению математических понятий и методов, использующихся в биологии, формированию навыков использования полученных знаний для решения профессиональных задач в соответствии с формируемыми компетенциями. Каждый раздел разбит на небольшие темы материала с разобранными задачами. Большинство из предложенных задач имеет профессионально направленное содержание и рассчитаны на выработку у студентов умений постановки и решения практических задач математического моделирования различных процессов.