Петр Андреевич Пылов

Рython, Django, Data Science: учебное пособие

Численные методы оптимизации архитектур машинного обучения

Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных

Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения

Разработка интеллектуальных систем для обработки сигналов с датчиков давления

Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения

Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения

Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения

Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python: учебное пособие

Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции

Разработка AI-системы для превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы