Барто

Стихи детям, Барто А.Л., 2005.

Агния Барто стихи для детей — дошкольников или младших школьников. Стихи Агнии Барто легко читать и запоминать даже самым маленьким детям.

300 стихотворений Агнии Барто, Хрестоматия, Барто А.Л., 2014.

   Хрестоматия наиболее полно представляет творчество знаменитой детской поэтессы Агнии Львовны Барто.
В книгу вошли стихотворения для детей разных возрастов.

Обучение с подкреплением, Саттон Р.С., Барто Э.Г., 2014.

Обучение с подкреплением является одной из наиболее активно развивающихся областей, связанных с созданием искусственных интеллектуальных систем. Оно основано на том, что агент пытается максимизировать получаемый выигрыш, действуя в сложной среде с высоким уровнем неопределенности. Дается исчерпывающее и ясное изложение идей, методов и алгоритмов обучения с подкреплением, при этом диапазон излагаемого материала — от истоков возникновения рассматриваемых концепций до современных результатов в данной области. Для специалистов в области искусственного интеллекта, нейросетевого моделирования и управления, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей.

Лучшие стихи, Барто А.Л., 2016.

   В сборник вошли лучшие стихи А. Барто, и прочитать детям их нужно в самом раннем возрасте. Несомненно, эти, всем с детства знакомые строки понравятся маленьким читателям и они выучат их наизусть.

Большая книга стихов, Барто А.Л., Якимова И., Зуев И., 2019.

В книгу вошли замечательные стихотворения знаменитой детской поэтессы Агнии Барто: цикл «Игрушки», «Машенька», «Младший брат», «Очки», «Любочка», «Мы с Тамарой», «Веревочка» и многие-многие другие. Эти стихи ритмичные, легко запоминающиеся, а самое главное — веселые и мудрые; за это их и любят дети.

Обучение с подкреплением, Саттон Р.С., Барто Э.Г., 2014.

  Обучение с подкреплением является одной из наиболее активно развивающихся областей, связанных с созданием искусственных интеллектуальных систем. Оно основано на том. что агент пытается максимизировать получаемый выигрыш, действуя в сложной среде с высоким уровнем неопределенности. Дается исчерпывающее и ясное изложение идей, методов и алгоритмов обучения с подкреплением, при этом диапазон излагаемого материала от истоков возникновения рассматриваемых концепций до современных результатов в данной области.
Для специалистов в области искусственного интеллекта, нейросетевого моделирования и управления, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей.