Появление данного учебного пособия связано с тем, что традиционная Программа по музыкальной литературе для ДМШ вышла в свет в 1956 г. и, не меняясь качественно, выдержала затем несколько переизданий (1962, 1970, 1979, 1982 гг.). Естественно, многие установки и тематические планы типовой программы устарели и не соответствуют требованиям новых подходов и методик музыкального воспитания детей.В последние годы стали появляться другие модели программ, учебные планы, адаптирующие содержание курса к новым историческим и социально-культурным условиям. Настоящее пособие опирается на многолетний опыт преподавания предмета «Музыкальная литература» в ДМШ, изложенный в авторских программах и методических рекомендациях Е. Лисянской, Ю. Агеевой, А. Хотунцова, М. Куклинской и т.д.Учебное пособие для третьего года обучения охватывает огромный период развития русской музыки: от древнерусской эпохи вплоть до конца XIX века. Помимо традиционных тем в него вошли занятия, посвященные развитию русской музыкальной культуры до Глинки, особенностям художественной жизни России во 2-й половине XIX века. Монографические занятия включают также разбор произведений, не вошедших в традиционную Программу курса музыкальной литературы.При создании данного пособия мы учитывали то, что к числу основных задач музыкальных школ относится не только развитие музыкальных способностей детей, понимания основ классического и современного музыкального творчества, но и подготовка активных слушателей и любителей музыки. Поэтому в нашу книгу вошли также дополнительные ознакомительные материалы. Они объединены в рубрику «Рассказывают, что…» и обращены к широким массам детской аудитории. Некоторые из этих материалов почерпнуты из книги «Веселый антракт. Любопытные истории из жизни музыкантов» (составитель И. Артемчук. — Киев. 1989).

Отбросьте болтовню и сосредоточьтесь на практических методах и инструментах. Вы станете эффективным руководителем команды, на которого будут равняться ваши коллеги.

Эта книга по экосистеме персонального компьютера: от оперативной памяти, тактовых сигналов и машинного кода до языков программирования, операционных систем и интернета. Но вы не просто изучите теорию — вы сможете проверить свои знания с помощью упражнений, а также выполните 41 проект для закрепления пройденного. Подробные схемы и рисунки в книге помогают прояснить технические сложности.Создавайте цифровые схемы, сделайте игру-угадайку, переводите десятичные числа в двоичные, изучайте использование виртуальной памяти, пробуйте «мыслить как компьютер», выполняя программу в уме, шаг за шагом!

Рассматриваются пути повышения интеллектуальности вычислительных систем. Излагается теория интеллектуальных нейронных сетей в целях изучения процессов обучения, самообучения и самоорганизации и создания систем универсального искусственного интеллекта;…

Сборник «Едины мы» состоит из песен Натальи и Ирины Нужиных на стихи Михаила Загота, Елены Шакирьяновой, Тины Нейва и самих композиторов. Настоящий сборник уникален своей тематикой и патриотической направленностью. Именно поэтому предназначен не только для детей разных возрастов, но и студентов, хормейстеров, учителей музыки средних школ, гимназий, лицеев, руководителей хоровых студий и кружков, слушателей курсов повышения квалификации, может быть полезен организаторам детского досуга. Патриотические песни, собранные в этом сборнике, не только помогут в воспитании нравственного и эстетического отношения учащихся к миру прекрасного, привьют любовь к родине и родному дому, но и украсят современный репертуар любого певческого коллектива и, конечно же, будут привлекательны в учебных и воспитательных целях в детских музыкальных школах и школах искусств.

Книга представляет собой учебник по машинному обучению с акцентом на коммерческие приложения. Она предлагает подробное описание наиболее важных подходов к машинному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса.В книге рассмотрены информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок. Описанию каждого из этих подходов предшествует объяснение основополагающей концепции, за которой следуют математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными рабочими примерами. В книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения.Книга может использоваться как учебник для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения, информатики, инженерии, математики и статистики, а также как справочник для профессионалов.Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных.Эти модели используются в приложениях для прогнозирования данных, включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов. Этот вводный учебник предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к компьютерному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса.После обсуждения перехода от подготовки данных до понимания решения, в книге описываются четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок. Описанию каждого из этих подходов предшествует объяснение основополагающей концепции, за которой следуют математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными рабочими примерами. Наконец, в книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения.Книга является результатом многолетней работы авторов в области машинного обучения и интеллектуального анализа данных и подходит для использования студентами в области информатики, инженерии, математики или статистики, аспирантами, специализирующимися в областях, связанных с интеллектуальным анализом данных, а также профессионалами в качестве справочника.»Книга написана учеными, но тесно связана с практикой. Действительно, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение идут рука об руку: грубо говоря, прогнозирование зависит от обучения на прошлых примерах. И хотя Основы — это всеобъемлющий университетский учебник, авторы также признают, что интеллектуальный анализ данных является самым быстро развивающимся коммерческим применением машинного обучения. Благодаря этому данный чрезвычайно познавательный опус позволяет осветить концепции в тесной связи с отраслевыми тематическими исследованиями и передовыми методами, гарантируя, что вы ознакомитесь с лучшими практиками и сценариями использования и не заблудитесь в абстракциях».- Эрик Сигель (Eric Siegel), доктор философии, основатель компании Predictive Analytics World; автор книги Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die.»В этой книге представлены превосходные описания ключевых методов, используемых в аналитическом прогнозировании. Однако уникальная ценность книги — понимание, которое она дает для практического применения этих методов. Тематические исследования и разделы по подготовке данных и качеству данных отражают реальные проблемы в эффективном использовании интеллектуальных аналитических средств».- Падрейг Каннингем (Padreig Cunningham), профессор информатики и информатики, Школа компьютерных наук, Университетский колледж Дублина; один из редакторов книги Machine Learning Techniques for Multimedia.»Это замечательная самодостаточная книга, затрагивающая основные аспекты машинного обучения и представляющая их в ясном и интуитивно понятном свете. Авторы начинают с изложения основных идей и заканчивают более сложными информационными, вероятностными, статистическими и оптимизационными концепциями, делая акцент на том, как превратить бизнес-проблему в аналитическое решение, а также описывают соответствующие тематические исследования и приводят иллюстрации. Эта книга представляет собой легкое и увлекательное чтение, которое я рекомендую всем, кто заинтересован в том, чтобы узнать больше о механизмах машинного обучения и его приложениях для аналитического прогнозирования».-Натали Япковиц (Nathalie Japkowicz), профессор компьютерных наук, Университет Оттавы; соавтор книги Evaluating Learning Algorithms: A Classification Perspective.Об авторахДжон Келлехер лектор в Дублинском технологическом институте и член-учредитель Исследовательского центра прикладного анализа DIT.Брайан Мак-Нейми является преподавателем Университетского колледжа в Дублине.Аоифе д’Арси генеральный директор The Analytics Store, консалтинговой компании по анализу данных и анализу данных.

Книга «Анализ неопределенности выделения информативных признаков и представлений изображений». Издательство: Физматлит. Год выпуска: 2013. Переплет: Твердый переплет. Количество страниц: 320. Автор: Броневич А.Г., Каркищенко А.Н., Лепский А.Е. Стандарт: 20. Формат, ммсм: 145×215.

Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В этой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни. Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте.Автор начинает с рассмотрения общих концепций искусственного интеллекта, после чего переходит к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Вы узнаете о том, как принимать обоснованные решения при выборе необходимых алгоритмов, а также о том, как реализовывать эти алгоритмы на языке Python для достижения наилучших результатов. Если вы хотите создавать многоцелевые приложения для обработки информации, содержащейся в изображениях, тексте, голосовых и других данных, то эта книга станет для вас надежным подспорьем.Основные темы книги:Различные методы классификации и регрессии данныхКонцепция кластеризации и ее применение для автоматического сегментирования данныхСоздание интеллектуальных рекомендательных системЛогическое программирование и способы его примененияПостроение автоматизированных систем распознавания речиОсновы эвристического поиска и генетического программированияРазработка игр с использованием искусственного интеллектаОбучение с подкреплениемСоздание интеллектуальных приложений, связанных с обработкой изображений, текста и последовательных данныхАлгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основеПратик Джоши — специалист по проблемам искусственного интеллекта, автор пяти книг и постоянный докладчик на конференциях TEDx.Учредитель компании Pluto AI — венчурного стартапа из Силиконовой долины, занимающегося созданием аналитической платформы для интеллектуальной системы управления водоснабжением на основе методов глубокого обучения. Часто публикует статьи, посвященные искусственному интеллекту, программированию на языке Python и прикладной математике. Окончил Университет Южной Калифорнии, получив диплом специалиста в области искусственного интеллекта. Работал в таких компаниях, как Nvidia и Microsoft.

Функциональное программирование (англ. functional programming) — направление в программировании, в котором основной целью является создание программ, которые могут быть легко отлажены, протестированы и модифицированы. В учебнике помимо теоретического материала, содержатся примеры, диаграммы и иллюстрации, описывающие идеи функционального программирования, которые могут быть применимы в рассматриваемом языке программирования, включая ленивые вычисления, объекты-функции и вызываемые объекты, алгебраические типы данных и т.п.Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям «Прикладная информатика», «Информационные системы и технологии», «Прикладная математика и информатика», «Бизнес-информатика», «Информатика и вычислительная техника», аспирантов, преподавателей, слушателей системы повышения квалификации, а также читателей, интересующихся вопросами функционального программирования.

Пособие содержит весь теоретический материал курса сольфеджио ДМШ. Правила по сольфеджио изложены простым «детским» языком, что облегчит изучение темы, поможет найти ответ на любой вопрос по предмету. Лаконичность, ясность теоретических определений делают пособие доступным и удобным и для учащихся старших классов при подготовке к выпускным экзаменам, и для самых маленьких — первоклассников, для которых все понятия по музыкальной грамоте звучат впервые и должны быть изложены просто и понятно. Разделы пособия: «Нотная запись», «Ритм», «Лад», «Тональность», «Интервалы», «Трезвучия», «Септаккорды» — представляют материал по порядку прохождения в школе. Это облегчит поиск нужной темы. В разделе «Приложение» можно найти ответы на вопросы, что такое «сольфеджио», «гармония», «секвенция» и т.п. Раздел «Проверочные упражнения» поможет закрепить материал, так как содержит практические задания по всем темам. Теоретические определения, представленные в пособии, не будут пугать детей трудностью, быстро запоминаются и облегчат изучение музыкальной грамоты. Пособие предназначено для учащихся музыкальных школ, студий и любителей музыки, желающих самостоятельно освоить музыкальную грамоту.

Данная хрестоматия поможет обогатить репертуар юных пианистов. Наряду с хрестоматийными произведениями предлагаются малоизвестные пьесы (их большинство), имеющие несомненную педагогическую ценность и позволяющие решать различные учебные задачи.Сборник предназначен ученикам-пианистам младших классов ДМШ и ДШИ, знакомым с нотной грамотой и имеющим начальную подготовку. Его использование возможно также в курсе «Общее фортепиано» в музыкальных школах и колледжах.

Данная хрестоматия поможет обогатить репертуар юных пианистов. Наряду с хрестоматийными произведениями предлагаются малоизвестные пьесы (их большинство), имеющие несомненную педагогическую ценность и позволяющие решать различные учебные задачи.Сборник предназначен ученикам-пианистам средних классов ДМШ и ДШИ. Его использование возможно также в курсе «Общее фортепиано» в музыкальных школах и колледжах.

Когда вы слышите сильные голоса известных исполнителей, помните: это лишь отлично настроенные «инструменты». Добиться подобного звучания может каждый, кто будет тренировать различные вокальные техники. Пение — это такой же навык, как и любой другой, который мы приобретаем в жизни.В книге вас ждут современные вокальные приемы, украшения и прочие техники, которые позволят вашему голосу профессионально звучать и безопасно расширят диапазон. С помощью комплекса теоретических сведений и практических заданий и упражнений вы прокачаете свой голос до уровня профессионального вокалиста.Неважно, сколько вам лет, какая у вас профессия и знания о музыке! Пособие познакомит вас со всеми необходимыми навыками, начиная с самого простого и заканчивая сложными вокальными приемами. Вы научитесь правильному дыханию, применению резонаторов, узнаете об особенностях строения голосового аппарата, благодаря чему ваше пение станет техничным и безопасным; грамотно подберете песни в свой репертуар и научитесь эффективно работать с ними. А еще узнаете множество практических советов и рекомендаций о том, как безопасно обращаться со связками, как восстановить их при травме и многое другое. В книге дается QR-код со ссылкой на аудиоупражнения.Мы перевернем ваше представление о вокале раз и навсегда!

Название этой книги не имеет целью шокировать возможного читателя и не содержит ернических оттенков. «Дураки едят пироги» — просто надпись на одной из работ Михаила Рогинского (1931, Москва — 2004, Париж), и в его интерпретации «дураки» были теми самыми «нищими духом», которые, как известно, «блаженны». Рогинский все понимал по-своему, неожиданно; он был художником, не похожим ни на кого другого, — великим художником ХХ века, что, кажется, признано уже многими. Воспоминания разных людей, собранные в книге, дают возможность оценить уникальность его личности в достаточной полноте.

Книга во многом аналогична популярным книгам «Занимательная физика» Я.И. Перельмана, «Математические чудеса и тайны» М. Гарднера, «В царстве смекалки» Е.И. Игнатьева, «Математическая…

Для музыколь. Руковрдителей

За последние 60 лет произошел поразительный рост в области искусственного интеллекта — технологии, которая учит машины чувствовать, обучаться, строить умозаключения и действовать. Системы ИИ — от социальных сетей до Netflix — уже проникли в нашу повседневную жизнь, а беспилотные автомобили и роботы-гуманоиды начали коренным образом менять наше взаимодействие с миром. Находимся ли мы на пороге реальности, в которой доминировать будет ИИ? Как на практике будет реализован этический подход в этой постоянно расширяющейся области? Вытеснит ли ИИ людей? В этом подробном обзоре автор поднимает самые острые проблемы: способен ли ИИ преобразовать общество и человечество в целом, или его колоссальные возможности приведут нас в антиутопическое будущее, где ИИ будет править миром.