16.63 испр. П 208 Паттанаяк С. Глубокое обучение и TensorFlow для профессионалов. Математический подход к построению систем искусственного интеллекта на Python / Паттанаяк Сантану; перевод с английского А. Г. Гузикевича под редакцией В. Р. Гинзбурга. - Санкт-Петербург: Диалектика, 2019. - 480 с. - Предм. указ.: с. 467. - ISBN 9785907144255. [подробнее]
16.6 испр. Р 244 Рассел С. Искусственный интеллект: Современный подход / Рассел Стюарт, Норвиг Питер; перевод с английского и редакция К. А. Птицына. - 2-е изд. - Санкт-Петербург: Диалектика, 2019. - 1408 с.: ил. - Лит.: с. 1302. - Предм. указ.: с. 1373. - ISBN 9785907114654. [подробнее]
16.63 испр. К 307 Кацов И. Машинное обучение для бизнеса и маркетинга / Кацов Илья. - Санкт-Петербург: Питер, 2019. - 512 с. - (IT для бизнеса). - ISBN 978-5-4461-0926-5. [подробнее]
16.63 испр. П 68 Прадо М. Л. де. Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса / Прадо де Маркос Лопез. - Санкт-Петербург: Питер, 2019. - 432 с. - (IT для бизнеса). - ISBN 978-5-4461-1154-1. [подробнее]
16.63 испр. П 576 Попков Ю. С. Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных: От эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации / Попков Юрий Соломонович, Попков Алексей Юрьевич, Дубнов Юрий Андреевич. - Москва: Ленанд, 2019. - 320 с. - Лит.: с. 306. - ISBN 978-5-9710-5908-0. [подробнее]
16.633.1 испр. К 982 Кэлер А. Изучаем OpenCV 3. Разаботка программ компьютерного зрения на C++ с применением библиотеки OpenCV / Кэлер Адриан, Брэдски Гэри; перевод с английского А. А. Слинкина. - Москва: ДМК Пресс, 2017. - 828 с.: ил. - Список лит.: с. 795. - Предм. указ.: с. 808. - ISBN 978-5-97060-471-7. [подробнее]