Современные библиотеки глубокого обучения и их использование в учебном процессе при подготовке IT-специалистов

Кухарев, А. В.

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://rep.vsu.by/handle/123456789/17655

Заглавие:	Современные библиотеки глубокого обучения и их использование в учебном процессе при подготовке IT-специалистов
Авторы:	Кухарев, А. В.
Ключевые слова:	библиотеки глубокого обучения высшая школа глубокое обучение информационные технологии искусственный интеллект машинное обучение нейронные сети подготовка IT-специалистов учебный процесс фреймворки
Дата публикации:	2019
Издательство:	Витебск : ВГУ имени П.М. Машерова
Библиографическое описание:	Кухарев, А. В. Современные библиотеки глубокого обучения и их использование в учебном процессе при подготовке IT-специалистов / А. В. Кухарев // Наука – образованию, производству, экономике : материалы XXIV (71) Регион. науч.-практ. конф. преподавателей, науч. сотрудников и аспирантов, Витебск, 14 февраля 2019 г. : в 2 т. – Витебск : ВГУ имени П. М. Машерова, 2019. – Т. 2. – С. 50-52. – Библиогр.: с. 52 (3 назв.).
Аннотация:	Целью работы является сравнительный анализ современных библиотек машинного/глубокого обучения и оценка возможности их использования студентами при выполнении лабораторных работ по дисциплинам "Дополнительные главы информатики" и "Методы искусственного интеллекта". В сравнительном анализе участвовали следующие наиболее известные библиотеки машинного и глубокого обучения: TensorFlow (TF), Keras, Theano, Torch, PyTorch, Caffe, MXNet, Chainer, Deeplearning4j (DL4J) и CNTK. В список вошли только бесплатные библиотеки с открытым исходным кодом.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса):	https://rep.vsu.by/handle/123456789/17655
ISBN:	978-985-517-693-1
Располагается в коллекциях:	Наука – образованию, производству, экономике : материалы ХХIV (71) Региональной научно-практической конференции преподавателей, научных сотрудников и аспирантов, Витебск, 14 февраля 2019 г. : в 2 т. – Витебск : ВГУ имени П. М. Машерова, 2019. – Т. 2. – 164 с.