Электронный каталог

👓
eng|rus
Библиотека Московского Педагогического
Государственного Университета

Адрес: ул. М. Пироговская, д. 1, стр.1
Телефон: 8(499)255-27-57
Часы работы: с 10.00 до 18.00

Поиск :

  • Новые поступления
  • Простой поиск
  • Расширенный поиск

  • Авторы
  • Издательства
  • Серии
  • Тезаурус (Рубрики)

  • Учебная литература:
    • По дисциплинам
    • По образовательным программам
    • Список дисциплин

  • Статистика поисков
  • Электронная библиотека
  • База выпускных квалификационных работ
  • Электронные ресурсы
  • Помощь

Личный кабинет :


Электронный каталог: Касюк, С. Т. - Применение методов искусственного интеллекта в медицинских исследованиях

Касюк, С. Т. - Применение методов искусственного интеллекта в медицинских исследованиях

Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Касюк, С. Т.
Применение методов искусственного интеллекта в медицинских исследованиях : учебное пособие
Издательство: ЮУГМУ, 2025 г.
ISBN отсутствует

полный текст

полный текст

На полку На полку


Электронный ресурс

Касюк, С. Т.
Применение методов искусственного интеллекта в медицинских исследованиях [Электронный ресурс] : учебное пособие. – Челябинск : ЮУГМУ, 2025. – 180 с. – Режим доступа : https://e.lanbook.com/book/506763, https://e.lanbook.com/img/cover/book/506763.jpg. – Рекомендовано ученым советом ФГБОУ ВО ЮУГМУ Минздрава России в качестве учебного пособия для студентов образовательных организаций высшего образования, обучающихся по специальности 31.05.01 Лечебное дело. – Книга из коллекции ЮУГМУ - Медицина. – На рус. яз.

Учебное пособие предназначено для практических аудиторных занятий и самостоятельной работы студентов по дисциплине «Применение методов искусственного интеллекта в медицинских исследованиях». Представлены основы работы с языком программирования Python и интегрированными средами разработки PyCharm Community Edition и Google Colab. Описана работа с данными в библиотеках Pandas, NumPy и Matplotlib. Изложена реализация следующих методов искусственного интеллекта на языке Python: логистическая и линейная регрессия; классификация числовых данных с использованием опорных векторов, деревьев решений, k-ближайших соседей; кластерный анализ данных с использованием алгоритмов k-means и иерархической кластеризации. Даны подробные рекомендации о решении практических задач медицинских исследований на языке Python. Учебное пособие составлено в соответствии с рабочей программой дисциплины «Применение методов искусственного интеллекта в медицинских исследованиях», разработанной с учетом требований федерального государственного образовательного стандарта высшего образования — специалитет по направлению специалитета 31.05.01 Лечебное дело, утвержденного приказом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 12 августа 2020 г. № 988.

004.8 + 311:004.9

основной = ЭБС Лань




© Все права защищены ООО "Компания Либэр" , 2009 - 2026  v.20.203