Search Results - "JavaScript analysis"

Relation: 1. ШІ назавжди: роль машинного навчання у реагуванні на гуманітарні кризи. [Електронний ресурс] // AIBusiness – 2022. – Режим доступу: https://aibusiness.com/ml/ai-for-good-the-role-of-machine-learning-in-responding-to-humanitarian-crises; 2. Фабіо Ругге. ШІ в епоху кібербезладу. Актори, тенденції та перспективи / Фабіо Ругге. – Мілан: Ledizioni, 2020. – 5 с.; 3. Gas Consumption Forecasting Using Machine Learning Methods and Taking into Account Climatic Indicators. Shymchuk, G., Lytvynenko, I., Hromyak, R., Lytvynenko, S., Hotovych, V. The 1st International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0, CITI 2023. Ternopil 14 -16 June 2023. Vol. 3468, pp. 156-163. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3468/short8.pdf; 4. Simulation of cyclic signals (generalized approach). Lupenko, S., Lytvynenko, I., Hotovych, V. 4th International Conference on Informatics and Data-Driven Medicine, IDDM 2021. Valencia. 19 November 2021. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 3038, P. 86-92. ISSN 1613-0073 URL: https://ceur-ws.org/Vol-3038/short2.pdf; 5. Lupenko S., Lytvynenko Ia., Hotovych V., Zozulia A., Chizoba N., Volyanyk O. (2021) Concept of design, requirements and generalized architectures of components of the integrated onto-oriented information environment of simulation and processing of cyclic signals. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol 102, no 2, pp. 147–160.; 6. Volodymyr Gotovych, Oleg Nazarevych, Leonid Shcherbak (2018) Mathematical modeling of the regular-mode electric power supply and electric power consumption processes of the organization. Scientific Journal of TNTU (Tern), vol 91, No 3, pp. 134–142. URL: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2018.03.134; 7. Штучні нейронні мережі: перспективи використання в правоохоронній діяльності. [Електронний ресурс] // Маєтний М. І. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: http://surl.li/fcyiy; 8. FacePlusPlus. [Електронний ресурс] // MEGVII – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://www.faceplusplus.com.cn/; 9. Y. Tiumentsev, M. Egorchev. Neural Network Modeling and Identification of Dynamical Systems. / Y. Tiumentsev, M. Egorchev. – Cambridge: Academic Press, 2019. – 4 p.; 11. Mingxi Wu. Intelligent Warfare: Prospects Of Military Development In The Age of AI. / Mingxi Wu. – London: Routledge, 2023. – 201 p.; 12. Ефективність використання штучних нейронних мереж в економіці. [Електронний ресурс] // Василенко О. О., Іващенко Р. М., Бурлєєв О. Л. – 2021. – Режим доступу: http://surl.li/nbluh; 13. Що таке нейронна мережа: простими словами. [Електронний ресурс] // FutureNow. – 2023. – Режим доступу: https://futurenow.com.ua/shho-take-nejronna-merezha-prostymy-slovamy/; 14. Готович В.А., Мачужак А.В. Застосування методології CI/CD для автоматизації процесів тестування та розгортання програмного забезпечення. Матеріали XІ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів «АКТУАЛЬНІ ЗАДАЧІ СУЧАСНИХ ТЕХНОЛОГІЙ» – Тернопіль, 7-8 грудня 2022 року. С.131-132.; 15. Peter Lee, Carey Goldberg, Isaac Kohane. The AI Revolution in Medicine: GPT-4 and Beyond. / Peter Lee, Carey Goldberg, Isaac Kohane. – London: Pearson, 2023. – 304 p.; 16. Використання нейронних мереж – перспективна сфера науки і суспільства. [Електронний ресурс] // Neasmo. – 2021. – Режим доступу: http://oldconf.neasmo.org.ua/node/139; 17. Кнаппертсбуш І., Гондлах К. Робота і AI 2030. Виклики та стратегії для завтрашньої роботи. / Кнаппертсбуш І., Гондлах К. – Франкфурт: Springer, 2023. – 4 с.; 18. Chat-GPT. Chat-GPT & AI Technology Application for Students. / Chat-GPT. Ver: Artificial Intelligence Advisor, 2023. – 8 p.; 19. Mike McGrath. HTML, CSS and JavaScript in Easy Steps. / Mike McGrath. – Royal-Leamington-Spa: In Easy Steps, 2020. – 10 p.; 20. John Dean. Web Programming with HTML5, CSS, and JavaScript. / John Dean. – Boston: Jones & Bartlett Publishers, 2019. – 20 p.; 21. Бібліотека Brain.js – [Електронний ресурс] // W3SchoolsUA. – 2023. – Режим доступу: https://w3schoolsua.github.io/ai/ai_brainjs.html#gsc.tab=0; 22. Ekaba Bisong. Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform with JavaScript. / Ekaba Bisong: – New-York: Apress, 2019. – 4 p.; 23. Igor Farkaš, Paolo Masulli, Stefan Wermter. Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2020: 29th International Conference on Artificial Neural Networks, Bratislava, Slovakia, September 15–18, 2020, Proceedings, Part I. / Igor Farkaš, Paolo Masulli, Stefan Wermter – Frankfurt: Springer, 2020. – 103 p.; 24. Igor Farkaš, Paolo Masulli, Stefan Wermter. Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2020: 29th International Conference on Artificial Neural Networks, Bratislava, Slovakia, September 15–18, 2020, Proceedings, Part IІ. / Igor Farkaš, Paolo Masulli, Stefan Wermter – Frankfurt: Springer, 2020. – 48 p.; 25. Patel Ankur A. Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren. / Patel Ankur A. – Sebastopol: O’Reilly Media, 2020. – 10 p.; 26. Ronald T. Kneusel. How AI Works From Sorcery to Science by Ronald T. Kneusel Chapter 2. / Ronald T. Kneusel. – San-Francisco: No Starch Press, 2023. – 8 p.; 27. Rajalingappaa Shanmugamani, Abdul Ghani Abdul Rahman, Stephen Maurice Moore, Nishanth Koganti. Deep Learning for Computer Vision. / Rajalingappaa Shanmugamani, Abdul Ghani Abdul Rahman, Stephen Maurice Moore, Nishanth Koganti. – Bermingem: Packt Publishing, 2018 – 23 p.; 28. James McCaffrey. Neural Networks with JavaScript Succinctly. / James McCaffrey. Morrisville: Syncfusion, 2019. – 8 p.; 29. Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola. Dive into Deep Learning. / Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola. – Kitchener: D2L, 2021 – 12 p.; 30. David Foster. Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play. / David Foster – Sebastopol: O’Reilly Media, 2019 – 9 p.; 31. Rafael Valle. Hands-On Generative Adversarial Networks with Keras. / Rafael Valle. – Bermingem: Packt Publishing, 2019 – 22 p.; 32. Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal та Cheng Soon Ong. Mathematics for Machine Learning. / Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal та Cheng Soon Ong. – Cambridge: Cambridge University Press, 2019. – 5 p.; 33. Delip Rao, Brian McMahan. Natural Language Processing with PyTorch. / Delip Rao, Brian McMahan. – Sebastopol: O’Reilly Media, 2019. – 11 p.; 34. Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili. Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-Learn. / Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili. – Cambridge: MIT Press, 2021. – 11 p.; 35. Маккафрі Д. Нейронні мережі з JavaScript. Коротко. – М.: Syncfusion, 2019. – 3 p.; 36. Що таке нейронна мережа? [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://aws.amazon.com/ru/what-is/neural-network/; 37. Кравченко В. Що таке нейронні мережі та як вони працюють? [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://surl.li/fcypt; 38. Gant Laborde. Practical TensorFlow.js: Deep Learning in Web App Development. Gant Laborde. – New-York: Apress, 2021 – 15 p.; 39. Juan De Dios Santos Rivera. Learning Tensorflow.js: Powerful Machine Learning in JavaScript. / Juan De Dios Santos Rivera. – Sebastopol: O’Reilly Media, 2020. – 31 p.; 40. Practical Machine Learning in JavaScript: TensorFlow.js for Web Developers. / Charlie Gerard. – New-York: Apress, 2020 – 12 p.; 41. Чень Хуіань. Підручник із веб-дизайну JavaScript і застосування штучного інтелекту TensorFlow.js. / Чень Хуіань. – Шанхай: Qi Feng, 2020. – 5 с.; 42. Shanqing Cai, Stan Bileschi, Eric Nielsen. Deep Learning with JavaScript: Neural networks in TensorFlow.js. / Shanqing Cai, Stan Bileschi, Eric Nielsen. – New-York: Manning Publications, 2020. – 15 p.; 43. Aurélien Géron. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. / Aurélien Géron. – Sebastopol: O’Reilly Media, Sebastopol, 2019. – 17 p.; 44. Jorge D. Rios, Alma Y. Alanis, Nancy Arana-Daniel, Carlos Lopez-Franco. Neural Networks Modeling and Control: Applications for Unknown Nonlinear Delayed Systems in Discrete Time. / Jorge D. Rios, Alma Y. Alanis, Nancy Arana-Daniel, Carlos Lopez-Franco – Cambridge: Academic Press, 2020. – 18 p.; 45. Проблема зникання градієнту [Електронний ресурс] // Wikipedia. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://cutt.ly/IwDgUkbY; 46. Градієнтний спуск [Електронний ресурс] // robot_dreams. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://robotdreams.cc/uk/blog/331-gradiyentniy-spusk-algoritm-ta-priklad-na-python; 47. Transfer Learning [Електронний ресурс] // brain_leo – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://habr.com/ru/articles/526786/; 48. Умови праці працівників, які використовують у роботі персональні комп’ютери [Електронний ресурс] // Золочів.нет. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://zolochiv.net/umovy-pratsi-pratsivnykiv-iaki-vykorystovuiut-u-roboti-personal-ni-komp-iutery/; 49. Робота за комп’ютером, наслідки та поради [Електронний ресурс] // АПАУ. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://cutt.ly/twDgKv06; 50. Організація робрчого місця оператора з обробки інформації та програмного забезпечення [Електронний ресурс] // Сонгрова О. В. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://naurok.com.ua/organizaciya-robrchogo-miscya-operatora-z-obrobki-informaci-ta-programnogo-zabezpechennya-249780.html; 51. Організація робочого місця оператора ПК [Електронний ресурс] // Studcon. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: http://studcon.org/organizaciya-robochogo-miscya-operatora-pk; 52. Охорона праці в офісі. Вимоги до робочого місця офісного працівника [Електронний ресурс] // AGN International. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://gc.ua/uk/oxorona-praci-v-ofisi-vimogi-do-robochogo-miscya-ofisnogo-pracivnika/; 53. Указ президента України 479/2021 [Електронний ресурс] // Зеленський В. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://www.president.gov.ua/documents/4792021-40181; 54. Маскування військ та об’єктів [Електронний ресурс] // G7 Сиили ТрО ЗСУ. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://sprotyvg7.com.ua/lesson/maskuvannya-vijsk-ta-obyektiv; 55. Указ президента України [Електронний ресурс] // Зеленський В. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/479/2021#Text; Сербін В. С. Аналіз методів створення нейронних мереж з використанням мови програмування JavaScript : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „126 — інформаційні системи та технології“ / В. С. Сербін. — Тернопіль: ТНТУ, 2023. – 93 с.; http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43257