алгоритм

Искусственный интеллект с примерами на Python, Джоши П., 2019.

   Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В агой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте, и научитесь писать функциональный код
Мы начнем с рассмотрения общих концепций искусственною интеллекта, после чего перейдем к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Эта книга предназначена для программистов, которые пишут код на языке Python и хотели бы применять алгоритмы искусственного интеллекта для создания прикладных программ.

Python - от базовых конструкций до обработки данных, Агалаков А.А., Дементьева К.И., 2025.

   В учебном пособии описаны этапы работы программирования на языке Python. Рассмотрены основы современных технологий и методов программирования, практические вопросы создания программ, основные алгоритмические конструкции и их реализация, алгоритмы линейной и циклической структуры, обработка одномерных и многомерных массивов, функции, списки, работа с файлами и наиболее популярными библиотеками. Приведены примеры применения алгоритмов.
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по укрупненным группам специальностей среднего профессионального образования «Информатика и вычислительная техника», «Информационная безопасность», изучающих дисциплины «Основы алгоритмизации и программирования», «Программирование».

Занимательная компьютерная арифметика, Быстрые алгоритмы операций с числами и многочленами, Гашков С.Б., 2012.

   В настоящей книге рассматриваются методы быстрого выполнения различных видов вычислений, рассказывается о реализации быстрых алгоритмов как в виде логических схем — математической модели реальных электронных микросхем, так и в виде компьютерных программ. Исследуются также вопросы о том, как измерить сложность того или иного вычислительного алгоритма и оценить время его работы на компьютере. Большая часть материала книги доступна всем, кто знаком лишь со школьным курсом математики, но и опытный читатель может найти в этой книге кое-что новое для себя.
Книга написана на основе лекций, которые автор в разное время читал учащимся физико-математической Школы им. А. Н. Колмогорова при МГУ, на Малом и Большом мехмате, а также на факультетах информационной безопасности и информатики РГГУ.

Почему машины учатся, Элегантная математика, стоящая за современным ИИ, Анантасвами А., 2024.

   Эта книга рассказывает о пройденном пути — от перцептрона Розенблатта до современных глубоких нейронных сетей (сложных систем вычислительных элементов, называемых искусственными нейронами),— через призму ключевых математических идей, лежащих в основе машинного обучения. Она плавно вводит читателя в курс дела, а затем, очень постепенно, повышает уровень сложности по мере того, как мы переходим от относительно простых идей 1950-х годов к более сложной математике и алгоритмам, на которых работают сегодняшние системы машинного обучения.
Поэтому мы без колебаний обратимся к уравнениям и концепциям как минимум из четырех основных областей математики — линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и статистики, а также теории оптимизации, — чтобы получить необходимый минимум теоретических и концептуальных знаний и по достоинству оценить колоссальную мощь, которой мы наделяем машины.

Нейросети и искусственный интеллект, Хозяинова Н.А., 2026.

   Вы каждый день пользуетесь искусственным интеллектом, даже не замечая этого! Умные рекомендации в тик-токе, голосовые помощники вроде Алисы и Сири, даже крутые фильмы со спецэффектами — везде работает ИИ.
Но как же устроен этот загадочный искусственный интеллект? Кто его придумал и может ли он действительно мыслить как человек?
Эта книга — ваш первый шаг к пониманию технологий, которые меняют наш мир. Станьте самым продвинутым экспертом по ИИ среди своих друзей!
Для среднего школьного возраста.

Алгоритмы на практике, Зингаро Д., 2025.

   «Алгоритмы на практике» научат решать самые трудные и интересные программистские задачи, а также разрабатывать собственные алгоритмы. В качестве примеров для обучения взяты реальные задания с международных соревнований по программированию. Вы узнаете, как классифицировать задачи, правильно подбирать структуру данных и выбирать алгоритм для решения. Поймете, что выбор структуры данных — будь то хеш-таблица, куча или дерево — влияет на скорость выполнения программы и на эффективность алгоритма. Разберетесь, как применять рекурсию, динамическое программирование, двоичный поиск.
Никакого условного псевдокода, все примеры сопровождаются исходным кодом на языке Си с подробными объяснениями.

Алгоритмический тренинг, Решения практических задач на Python и С++, Иванов М.К., 2023.
 
   Опираясь на богатый соревновательный и эвристический опыт, автор предлагает оригинальные реализации классических алгоритмов Computer Science на языках Python и C++. Особое внимание уделено математическим и геометрическим алгоритмам, графовым алгоритмам, структурам данных (в особенности различным деревьям), комбинаторике и работе со строками. Книга поможет заложить и расширить алгоритмическую подготовку, познакомит с эффективными решениями вычислительных задач, а для обучающихся станет настольной. Поможет подготовиться к экзаменам, сертификации, олимпиадам по программированию.

Численное моделирование, Вабищевич П.Н., 1993.

   В пособии описываются новые возможности математического моделирования при решении самых сложных научно-технических проблем. Дается изложение новой методологии научных исследований — вычислительного эксперимента, сущность которого определяет триада — «модель — алгоритм — программа». Рассмотрены также вопросы построения математических моделей и их исследования традиционными методами математики. Излагаются основные подходы к численному исследованию математических моделей. Отдельно рассматривается построение программного обеспечения вычислительного эксперимента.
Для студентов, читателей, интересующихся проблемами математического моделирования с использованием ЭВМ.