Література для
виконання практичних робіт
1.
Alloghani M., Thron C., Subair S. (eds.)
Artificial Intelligence for Data Science in Theory and Practice. Springer,
Cham, 2022. 246 p.
2.
Alnoor A., Wah K. K., Hassan A. Artificial
Neural Networks and Structural Equation Modeling: Marketing and Consumer
Research Applications. Springer, 2022. 336 p.
3.
Awasthi K. M., Gupta M., Tomar R. (eds.)
Mathematical Modeling for Intelligent Systems. CRC Press, 2022. 259 p.
4.
Awasthi S., Travieso-Gonzalez C. M., Sanyal G.,
Singh D. K. (Eds.) Artificial Intelligence for a Sustainable Industry 4.0.
Springer, 2021. 311 p.
5.
Basetti V., Shiva C. K., Ungarala M. R.,
Rangarajan S. S. (eds.) Artificial Intelligence and Machine Learning in Smart
City Planning. Elsevier, 2023. 326 p.
6.
Bernstein P. Machine Learning: Architecture in
the age of Artificial Intelligence. RIBA Publishing, 2022. 200 p.
7.
Bhargava C., Sharma P. K. (eds.) Artificial
Intelligence: Fundamentals and Applications. CRC Press, 2021. 271 p.
8.
Find Open Datasets and Machine Learning
Projects | Kaggle. Kaggle: Your Machine Learning and Data Science
Community. URL: https://www.kaggle.com/datasets (date
of access: 09.02.2023).
9.
Komotskiy E., Oreshkina T., Zabokritskaya L.,
Medvedeva M., Sozykin A., Khlebnikov N. (2019) Analysis of Students
Educational Interests Using Social Networks Data. In:
van der Aalst W. et al. (eds) Analysis of Images, Social Networks and Texts.
AIST 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11832.
10. Melnyk K.,
Melnyk V., Nesteruk V. Методи машинного навчання у тренуванні
ігрового штучного інтелекту на прикладі агента у грі
Snake. Computer-integrated technologies: education, science, production.
2021. № 43. С. 201–205. URL: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-43-33 (дата
звернення: 16.04.2023).
11. Sozykin
A., Koshelev A., Ustalov D. (2019) The Role of Student
Projects in Teaching Machine Learning and High Performance Computing. In:
Voevodin V., Sobolev S. (eds) Supercomputing. RuSCDays 2019. Communications in
Computer and Information Science, vol 1129. Springer, Cham.
12. Комп’ютерні
системи штучного інтелекту [Текст]
методичні вказівки до лабораторних занять
для здобувачів для здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти освітньо-професійної програми «Комп'ютерна інженерія» галузь знань 12
Інформаційні технології спеціальності 123 Комп'ютерна інженерія та 125
Кібербезпека денної та заочної форм навчання / уклад.К.В.Мельник, В.М. Мельник.
Луцьк : Луцький НТУ, 2020. 28 с.
13. Комп’ютерні
системи штучного інтелекту [Текст]: конспект лекцій для здобувачів першого
(бакалаврського) рівня вищої
освіти освітньо-професійної програми «Комп'ютерна
інженерія» галузь знань 12 Інформаційні технології спеціальності 123 Комп'ютерна інженерія денної та
125 Кібербезпека та заочної форм навчання / уклад.К.В.Мельник, В.М. Мельник. –
Луцьк : Луцький НТУ, 2020. 56 с.
14. Костючко С.,
Сахнюк A., Мельник К. Обхід захисту сайтів за допомогою SQL-ін’єкцій
та захист від них. Computer-integrated technologies: education, science,
production. 2020. № 39. С. 136–140. URL: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-39-23 (дата
звернення: 16.04.2023).
15. Кривохата
А. Г., Кудін О. В., Чопоров С. В. Нейромережеві математичні моделі у задачах
обробки звукових сигналів : монографія. Херсон : Видавничий дім «Гельветика»,
2020. 120 с.
16. Кудін
О. В., Бабкін А. А. Огляд нейромережевих моделей систем виявлення вторгнень.
Вчені записки ТНУ ім. В. І. Вернадського. Серія: Технічні науки. 2020. Т.
31(70), Ч. 1, №3. C. 77-82.
17. Мельник B.,
Мельник К., Шульга Б. Дослідження моделювання ідентифікатора емоцій
людини за допомогою згорткової нейронної мережі з використанням
KERAS. Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво.
2019. № 36. С. 109–122. URL: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2019-36-11 (дата
звернення: 16.04.2023).
18. Мельник К.,
Костючко С., Мельник Д. Оптимізація ведення та аналітики фінансів за
допомогою мобільного додатку на основі ОС Android. Computer-integrated
technologies: education, science, production. 2020. № 39. С. 157–161.
URL: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-39-27 (дата
звернення: 16.04.2023).
19. Мельник,
В., Мельник, К., & Коптюк, Ю. (2020). Дослідження методів розпізнавання
зображень на основі нейронних мереж. Комп’ютерно-інтегровані технології:
освіта, наука, виробництво, (35), 161-165. вилучено із http://cit-journal.com.ua/index.php/cit/article/view/64
20. Мельник,
К., Багнюк, Н., Лавренчук, С., Христинець, Н., Боба, Р., Омельчук, Д.
(2023). Застосування методів машинного навчання для розпізнавання
облич. Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво,
(53), 291-294. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2023-51-09
21. Пех,
П., Мельник, К., Шепелюк, Д., і Шепелюк, Л. (2023). Вивчення технології
розпізнавання номерних знаків за допомогою мобільних
додатків. Комп'ютерно-інтегровані технології: освіта, наука,
виробництво , (53), 31-36.
22. Системи
штучного інтелекту [Текст]: конспект лекцій для здобувачів другого
(магістерського) рівня вищої освіти освітньо-професійної програми «Комп'ютерна інженерія» галузь знань 12
Інформаційні технології спеціальності 123 Комп'ютерна інженерія денної та
заочної форм навчання / уклад.К.В.Мельник, В.М. Мельник. – Луцьк: Луцький НТУ,
2020. – 68 с.
23. Системи
штучного інтелекту. Журнал Вікторія. URL: https://www.victoria.lviv.ua/library/students/ai/t-lecture.html (дата
звернення: 09.02.2023).
24. Субботін
С. О. Нейронні мережі: теорія та практика : навч. посібник. Житомир : Вид. О.
О. Євенок, 2020. 184 с.
25. Технології
штучного інтелекту [Текст]: конспект лекцій для здобувачів другого
(магістерського) рівня вищої освіти освітньо-професійної програми «Комп'ютерна інженерія» галузь знань 12
Інформаційні технології спеціальності 123 Комп'ютерна інженерія денної та
заочної форм навчання / уклад.К.В.Мельник, С.В. Лавренчук – Луцьк : Луцький
НТУ, 2024. – 64 с.