Искусственный интеллект в строительстве (Информационные технологии в строительстве)
3 – 6* |
2 | |
|
курсы МОГУТ УЧАСТВОВАТЬ В ПРОФИЛЕ |
ЭТАПА ОЛИМПИАДЫ |
*В олимпиаде могут принять участие обучающиеся 3 - 5 курсов бакалавриата, 4 - 6 курсов специалитета, а также выпускники бакалавриата и специалитета, не обучающиеся в текущем учебном году в магистратуре и аспирантуре.
Открытая многопрофильная олимпиада «Строительная олимпиада имени Н.С. Стрелецкого» проводится в два этапа.
Победители и призеры заключительного этапа становятся победителями и призерами Олимпиады.
Задачи для всех курсов не разделяются по уровням сложности. Максимальная оценка за всю работу в каждом этапе - 100 баллов.
Темы для подготовки
- Нейронные сети
- Машинное обучение
Литература
- Траск Эндрю. Грокаем глубокое обучение – СПб: Питер, 2019. – 352 с.:ил. – (Серия «Библиотека программиста»).
- Крейман Г. Биологическое и компьютерное зрение / пер. с англ. И.Л. Люско;под ред. Т.Б. Киселевой, Т.И. Люско. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 314 с.: ил.
- Уатт Дж. Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения: Пер. с англ. / Дж. Уатт, Р. Борхани, А. Катсаггелос. – СПб: БХВ-Петербург, 2022. – 640 с.: ил.
- Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс / Джон Д. Келлехер ; [перевод с английского М.А. Райтман]. – Москва: Эксмо, 2022. – 160 с. – (Библиотека MIT).
- Глубокое обучение. – СПб: Питер, 2018. – 480 с.: ил. – (Серия «Библиотека программиста»).
- Уиндер Ф. Обучение с подкреплением для реальных задач: Пер. с англ. – СПб: БХВ-Петербург, 2022. – 400 с.: ил.
- Коул Анирад, Ганджу Сиддха, Казам Мехер. Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow. – СПб: Питер, 2022. – 624 с.: ил. – (Серия «Бестселлеры O`Reilly»).
- Шалев-Шварц Ш., Бен-Давид Ш. Идеи машинного обучения: от теории к алгоритмам / пер. с англ. А.А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2019. – 436 с.: ил.
- Павлова, А. И. Искусственные нейронные сети : учебное пособие / А. И. Павлова. — Москва :Ай Пи Ар Медиа, 2021. — 190 c. — ISBN 978-5-4497-1165-6. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. https://www.iprbookshop.ru/108228.html
- Яхъяева, Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети : учебное пособие / Г. Э. Яхъяева. — 4-е изд. — Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 315 c. — ISBN 978-5-4497-0665-2. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. https://www.iprbookshop.ru/97552.html
- Траск Эндрю. Грокаем глубокое обучение – СПб: Питер, 2019. – 352 с.:ил. – (Серия «Библиотека программиста»).
- Крейман Г. Биологическое и компьютерное зрение / пер. с англ. И.Л. Люско;под ред. Т.Б. Киселевой, Т.И. Люско. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 314 с.: ил.
- Уатт Дж. Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения: Пер. с англ. / Дж. Уатт, Р. Борхани, А. Катсаггелос. – СПб: БХВ-Петербург, 2022. – 640 с.: ил.
- Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс / Джон Д. Келлехер ; [перевод с английского М.А. Райтман]. – Москва: Эксмо, 2022. – 160 с. – (Библиотека MIT).
- Глубокое обучение. – СПб: Питер, 2018. – 480 с.: ил. – (Серия «Библиотека программиста»).
- Уиндер Ф. Обучение с подкреплением для реальных задач: Пер. с англ. – СПб: БХВ-Петербург, 2022. – 400 с.: ил.
- Коул Анирад, Ганджу Сиддха, Казам Мехер. Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow. – СПб: Питер, 2022. – 624 с.: ил. – (Серия «Бестселлеры O`Reilly»).
- Шалев-Шварц Ш., Бен-Давид Ш. Идеи машинного обучения: от теории к алгоритмам / пер. с англ. А.А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2019. – 436 с.: ил.
- Павлова, А. И. Искусственные нейронные сети : учебное пособие / А. И. Павлова. — Москва :Ай Пи Ар Медиа, 2021. — 190 c. — ISBN 978-5-4497-1165-6. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. https://www.iprbookshop.ru/108228.html
- Яхъяева, Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети : учебное пособие / Г. Э. Яхъяева. — 4-е изд. — Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 315 c. — ISBN 978-5-4497-0665-2. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. https://www.iprbookshop.ru/97552.html
Задания и решения
| Отборочный этап | Заключительный этап | |
|
|
|
| Отборочный этап | Заключительный этап | |
|
|
