Sieci neuronowe do przetwarzania informacji
- Autor:
- Stanisław Osowski
- Wydawnictwo:
- Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
- Ocena:
- 6.0/6 Opinie: 1
- Stron:
- 490
-
PDF
Opis ebooka: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji
Podręcznik „Sieci neuronowe do przetwarzania informacji” stanowi oryginalne ujęcie najnowszych osiągnięć w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych oraz ich zastosowań. Jest rozszerzoną i znacznie zmodyfikowaną wersją wcześniejszego wydania podręcznika pod tym samym tytułem. W stosunku do poprzedniego wydania zawiera dodatkowo omówienie sieci typu Support Vector Machine (SVM), znacznie rozbudowaną część dotyczącą sieci rozmytych oraz przedstawienie wielu nowych zastosowań. W pracy przedstawiono najważniejsze rodzaje sieci neuronowych, kładąc nacisk na algorytmy uczące oraz ich praktyczne zastosowania w przetwarzaniu danych pomiarowych. Stanowi wyselekcjonowany przegląd i omówienie najważniejszych metod uczenia sieci o różnej strukturze, zilustrowany wynikami wielu eksperymentów numerycznych i poparty zastosowaniami praktycznymi.
Podręcznik jest przeznaczony dla słuchaczy wyższych lat studiów oraz doktorantów zainteresowanych tematyką sztucznej inteligencji. Ze względu na interdyscyplinarny charakter tematyki może być wykorzystany zarówno w naukach technicznych, informatyce, fizyce, jak i naukach biomedycznych. Wprowadzając zarówno podstawowe, jak i zaawansowane pojęcia sieci neuronowych książka może być użyteczna zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych w uprawianiu tej dyscypliny.
Wybrane bestsellery
-
Prezentowane opracowanie dotyczy różnych modeli i metod stosowanych w uczeniu maszynowym. W szczególności, w poszczególnych rozdziałach przedstawione są takie zagadnienia, jak: regresja liniowa; klasyfikatory KNN; klasyfikatory Bayesa; modele matematyczne drzew decyzyjnych; sieci neuronowe MLP; s...
Matematyczne modele uczenia maszynowego w językach MATLAB i PYTHON Matematyczne modele uczenia maszynowego w językach MATLAB i PYTHON
-
Podręcznik przeznaczony jest dla studentów pierwszego semestru drugiego stopnia studiów na kierunku Elektrotechnika. Omówiono w nim najważniejsze problemy związane z teorią i zastosowaniem grafów przepływowych, analizą i projektowaniem filtrów analogowych, synte...
-
Skrypt przeznaczony jest dla studentów kierunku Transport zajmujących się sterowaniem transportu kolejowego. Zawiera uogólnione opisy filozofii, funkcji i wymagań stawianych urządzeniom i systemom srk oraz zarys techniki w obszarach urządzeń stacyjnych i liniowych dla linii znaczeni...
Podstawy sterowania ruchem kolejowym. Funkcje, wymagania, zarys techniki Podstawy sterowania ruchem kolejowym. Funkcje, wymagania, zarys techniki
-
Książka "Równania różniczkowe zwyczajne" przeznaczona jest przede wszystkim dla studentów uczelni technicznych, wszystkich rodzajów studiów inżynierskich. Książka zawiera zadania o różnym stopniu trudności. Do wszystkich zadań podane są odpowiedzi. Każdy rozdział rozpoczyna krótki wstęp teoret...
-
Monografia pod red. Agnieszki Puto "Zarządzanie w dynamicznym środowisku biznesowym: wyzwania i strategie dla organizacji" jest rezultatem wysiłku i zaangażowania Autorów, którzy skupili się na różnorodnych, również etycznych i społecznych aspektach zarządzania w dynamicznym otoczeniu biznesowym....
ZARZĄDZANIE W DYNAMICZNYM ŚRODOWISKU BIZNESOWYM. WYZWANIA I STRATEGIE DLA ORGANIZACJI ZARZĄDZANIE W DYNAMICZNYM ŚRODOWISKU BIZNESOWYM. WYZWANIA I STRATEGIE DLA ORGANIZACJI
-
W latach 1997-2001 w Oficynie Wydawniczej Politechniki Warszawskiej ukazały się trzy obszerne "Zbiory zadań z mechaniki teoretycznej - kinematyka, statyka i dynamika" Wacława Szcześniaka. W roku 2005 i 2007 wydano kolejne dwie książki, tym razem poświęcone wykorzystaniu pakietu Wolframa MATHEMATI...
-
Autor opracowania od wielu lat zajmuje się rekonstrukcją zdarzeń drogowych. Jako czynny rzeczoznawca samochodowy i biegły sądowy wydał kilkaset opinii technicznych, w znacznej części dla organów wymiaru sprawiedliwości. Większość ekspertyz związanych ze zdarzeniami drogowymi (wypadkami, kolizjami...
Analiza procesu hamowania w rekonstrukcji zdarzeń drogowych Analiza procesu hamowania w rekonstrukcji zdarzeń drogowych
-
W dzisiejszym dynamicznym świecie, gdzie nowoczesne technologie przeobrażają naszą codzienność, coraz bardziej istotnym aspektem biznesowym stają się szeroko pojęte media. Wśród nich swoją poważną przestrzeń zajmuje czasopiśmiennictwo, zmieniając swój charakter z różnego typu nośników tradycyjnyc...
Czasopiśmiennictwo, jako element struktury biznesu na przestrzeni wieków. Definicja prasy i jej funkcje Czasopiśmiennictwo, jako element struktury biznesu na przestrzeni wieków. Definicja prasy i jej funkcje
-
Przedmiotem prezentowanej monografii są zagadnienia związane z analizą możliwości dokonania dokładniejszej oceny zagrożenia piorunowego linii i udoskonaleniem sposobów ograniczenia tego zagrożenia. W opracowaniu przedstawiono przegląd wybranych sposobów oceny zagrożenia piorunowego linii napowiet...
Analiza zagrożenia piorunowego i sposobów jego ograniczenia w liniach napowietrznych 110 kV-400 kV Analiza zagrożenia piorunowego i sposobów jego ograniczenia w liniach napowietrznych 110 kV-400 kV
-
Niniejsza specjalistyczna książeczka to publikacja naukowa, fachowa, pedagogiczno-metodyczna, dotykająca sfery dydaktyki plastyki w szkole podstawowej. Przedstawiłem w tej oto publikacji pomysł na zajęcia w plenerze dotyczące muralu płockiego - obecnego na ulicy Tumskiej 9a w mieście Płocku. Ulok...
Zapoznajemy się z muralem demonstrującym króla Maciusia Pierwszego - zajęcia plenerowe w ramach nauczania przedmiotu plastyka w klasie szóstej/siódmej szkoły podstawowej Zapoznajemy się z muralem demonstrującym króla Maciusia Pierwszego - zajęcia plenerowe w ramach nauczania przedmiotu plastyka w klasie szóstej/siódmej szkoły podstawowej
Ebooka "Sieci neuronowe do przetwarzania informacji" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Sieci neuronowe do przetwarzania informacji" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Sieci neuronowe do przetwarzania informacji" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-83-815-6070-2, 9788381560702
- Data wydania ebooka:
- 2020-10-27 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Numer z katalogu:
- 130891
- Rozmiar pliku Pdf:
- 42.3MB
Spis treści ebooka
Przedmowa 11
1. Wstęp 13
1.1. Podstawy biologiczne działania neuronu 13
1.2. Pierwsze modele sieci neuronowej 16
1.3. Przegląd zastosowań sieci neuronowych 18
2. Modele neuronów i metody ich uczenia 21
2.1. Perceptron 22
2.2. Neuron sigmoidalny 23
2.3. Neuron radialny 28
2.4. Neuron typu adaline 29
2.5. Instar i outstar Grossberga 31
2.6. Neurony typu WTA 34
2.7. Model neuronu Hebba 38
2.8. Model stochastyczny neuronu 41
2.9. Zadania i problemy 43
3. Sieci jednokierunkowe wielowarstwowe typu sigmoidalnego 44
3.1. Sieć jednowarstwowa 45
3.2. Sieć wielowarstwowa perceptronowa 48
3.2.1. Struktura sieci perceptronowej 48
3.2.2. Algorytm propagacji wstecznej 49
3.3. Grafy przepływowe w zastosowaniu do generacji gradientu 53
3.4. Algorytmy gradientowe uczenia sieci 58
3.4.1. Zależności podstawowe 58
3.4.2. Algorytm największego spadku 60
3.4.3. Algorytm zmiennej metryki 61
3.4.4. Algorytm Levenberga-Marquardta 63
3.4.5. Algorytm gradientów sprzężonych 65
3.5. Dobór współczynnika uczenia 66
3.6. Metody heurystyczne uczenia sieci 69
3.6.1. Algorytm Quickprop 70
3.6.2. Algorytm RPROP 71
3.7. Program komputerowy MLP do uczenia sieci perceptronowej 72
3.8. Porównanie efektywności algorytmów uczących 73
3.9. Elementy optymalizacji globalnej 78
3.9.1. Algorytm symulowanego wyżarzania 81
3.9.2. Elementy algorytmów genetycznych 84
3.10. Metody inicjalizacji wag 89
3.11. Zadania i problemy 91
4. Problemy praktycznego wykorzystania sieci neuronowych 93
4.1. Zdolności generalizacyjne sieci neuronowych 93
4.1.1. Zależności podstawowe 93
4.1.2. Miara VCdim 94
4.1.3. Zależności między błędem generalizacji i miarą VCdim 95
4.1.4. Przegląd metod zwiększania zdolności generalizacyjnych sieci neuronowej 97
4.2. Wstępny dobór architektury sieci 102
4.3. Dobór optymalnej architektury sieci pod względem generalizacji 105
4.3.1. Metody wrażliwościowe redukcji sieci 106
4.3.2. Metody redukcji sieci z zastosowaniem funkcji kary 110
4.4. Wtrącanie szumu do próbek uczących 112
4.5. Zwiększanie zdolności generalizacyjnych przez użycie wielu sieci 115
4.6. Przykłady zastosowań sieci perceptronowej 117
4.6.1. Rozpoznawanie i klasyfikacja wzorców binarnych 117
4.6.2. Rozpoznawanie wzorców na podstawie obrysu zewnętrznego 126
4.6.3. Sieć neuronowa do kompresji danych 132
4.6.4. Identyfikacja obiektów dynamicznych 136
4.6.5. Predykcja obciążeń systemu elektroenergetycznego 139
4.7. Zadania i problemy 143
5. Sieci neuronowe radialne 144
5.1. Podstawy matematyczne 145
5.2. Sieć neuronowa radialna 147
5.3. Metody uczenia sieci neuronowych radialnych 153
5.3.1. Proces samoorganizacji w zastosowaniu do adaptacji parametrów funkcji radialnych 154
5.3.2. Algorytm probabilistyczny doboru parametrów funkcji radialnych 157
5.3.3. Algorytm hybrydowy uczenia sieci radialnych 159
5.3.4. Algorytmy uczące oparte na propagacji wstecznej 161
5.4. Metody doboru liczby funkcji bazowych 164
5.4.1. Metody heurystyczne 164
5.4.2. Metoda ortogonalizacji Grama-Schmidta 165
5.5. Program komputerowy uczenia sieci radialnych 170
5.6. Przykład zastosowania sieci radialnej w aproksymacji 172
5.7. Porównanie sieci radialnych z sieciami sigmoidalnymi 174
5.8. Zadania i problemy 176
6. Sieci SVM 177
6.1. Sieć liniowa SVM w zadaniu klasyfikacji 178
6.2. Sieć nieliniowa SVM w zadaniu klasyfikacji 184
6.3. Interpretacja mnożników Lagrange’a w rozwiązaniu sieci 192
6.4. Problem klasyfikacji przy wielu klasach 193
6.5. Sieci SVM do zadań regresji 194
6.6. Przegląd algorytmów rozwiązania zadania dualnego 197
6.7. Program komputerowy uczenia sieci SVM 201
6.8. Przykłady zastosowania sieci SVM 204
6.8.1. Problem klasyfikacyjny dwu spiral 204
6.8.2. Rozpoznawanie tekstur 205
6.8.3. Wykrywanie uszkodzeń elementów w obwodzie filtru elektrycznego 207
6.9. Porównanie sieci SVM z innymi rozwiązaniami neuronowymi 209
6.10. Zadania i problemy 214
7. Specjalizowane struktury sieci neuronowych 215
7.1. Sieć kaskadowej korelacji Fahlmana 215
7.2. Sieć Volterry 221
7.2.1. Struktura i zależności uczące sieci 222
7.2.2. Przykłady zastosowań sieci Volterry 225
7.3. Zadania i problemy 232
8. Sieci rekurencyjne jako pamięci asocjacyjne 233
8.1. Wprowadzenie 233
8.2. Sieć autoasocjacyjna Hopfielda 235
8.2.1. Zależności podstawowe 235
8.2.2. Tryb uczenia sieci Hopfielda 238
8.2.3. Tryb odtworzeniowy sieci Hopfielda 239
8.2.4. Program Hop win 240
8.3. Sieć Hamminga 243
8.3.1. Struktura sieci i algorytm doboru wag 243
8.3.2. Działanie sieci Hamminga 245
8.3.3. Program Shamming uczenia sieci 246
8.4. Sieć typu BAM 249
8.4.1. Opis działania sieci 249
8.4.2. Zmodyfikowany algorytm uczący sieci BAM 252
8.4.3. Zmodyfikowana struktura sieci BAM 253
8.5. Zadania i problemy 259
9. Sieci rekurencyjne tworzone na bazie perceptronu 261
9.1. Wprowadzenie 261
9.2. Sieć perceptronowa ze sprzężeniem zwrotnym 261
9.2.1. Struktura sieci RMLP 261
9.2.2. Algorytm uczenia sieci RMLP 263
9.2.3. Dobór współczynnika uczenia 265
9.2.4. Współczynnik wzmocnienia sygnału 266
9.2.5. Wyniki symulacji komputerowych 266
9.3. Sieć rekurencyjna Elmana 271
9.3.1. Struktura sieci 271
9.3.2. Algorytm uczenia sieci Elmana 273
9.3.3. Uczenie z wykorzystaniem momentu 275
9.3.4. Przykładowe wyniki symulacji komputerowych sieci Elmana 276
9.4. Sieć RTRN 280
9.4.1. Struktura sieci i algorytm uczący 280
9.4.2. Wyniki eksperymentów numerycznych 282
9.5. Zadania i problemy 286
10. Sieci samoorganizujące się na zasadzie współzawodnictwa 287
10.1. Zależności podstawowe sieci samoorganizujących się przez współzawodnictwo 287
10.1.1. Miary odległości między wektorami 289
10.1.2. Normalizacja wektorów 290
10.1.3. Problem neuronów martwych 291
10.2. Algorytmy uczące sieci samoorganizujących 292
10.2.1. Algorytm Kohonena 293
10.2.2. Algorytm gazu neuronowego 294
10.2.3. Program Kohon 296
10.2.4. Porównanie algorytmów samoorganizacji 298
10.3. Sieć odwzorowań jedno- i dwuwymiarowych 300
10.4. Odwzorowanie Sammona 303
10.5. Zastosowania sieci samoorganizujących 305
10.5.1. Kompresja danych 305
10.5.2. Wykrywanie uszkodzeń w urządzeniach 308
10.5.3. Krótkoterminowe prognozowanie obciążeń systemu elektroenergetycznego 311
10.6. Sieć hybrydowa 315
10.7. Zadania i problemy 319
11. Sieci samoorganizujące typu korelacyjnego 321
11.1. Funkcja energetyczna sieci korelacyjnych 321
11.2. Sieci neuronowe PCA 323
11.2.1. Wprowadzenie matematyczne 323
11.2.2. Relacja między przekształceniami PCA i SVD 326
11.2.3. Estymacja pierwszego składnika głównego 327
11.2.4. Algorytmy estymacji wielu składników głównych 328
11.3. Sieci neuronowe do ślepej separacji sygnałów 331
11.3.1. Zależności wstępne 331
11.3.2. Niezależność statystyczna sygnałów 332
11.3.3. Struktura rekurencyjna sieci separującej 333
11.3.4. Algorytm Heraulta-Juttena dla sieci rekurencyjnej 335
11.3.5. Algorytm Cichockiego uczenia sieci rekurencyjnej 336
11.3.6. Program ślepej separacji BS 337
11.3.7. Sieć jednokierunkowa do separacji sygnałów 340
11.3.8. Toolbox ICALAB 346
11.4. Zadania i problemy 347
12. Podstawy matematyczne systemów rozmytych 348
12.1. Operacje na zbiorach rozmytych 350
12.2. Miary rozmytości zbiorów rozmytych 352
12.3. Rozmytość a prawdopodobieństwo 353
12.4. Reguły rozmyte wnioskowania 354
12.5. Systemy wnioskowania rozmytego Mamdaniego-Zadeha 356
12.5.1. Fuzyfikator 358
12.5.2. Defuzyfikator 362
12.5.3. Model Mamdaniego-Zadeha jako układ uniwersalnego aproksymatora 363
12.6. Model wnioskowania Takagi-Sugeno-Kanga 364
12.7. Zadania i problemy 367
13. Sieci neuronowe rozmyte 369
13.1. Struktura sieci rozmytej TSK 369
13.2. Struktura sieci Wanga-Mendela 373
13.3. Algorytmy samoorganizacji w zastosowaniu do uczenia sieci rozmytej 374
13.3.1. Algorytm grupowania górskiego 375
13.3.2. Algorytm C-means 378
13.3.3. Algorytm Gustafsona-Kessela samoorganizacji rozmytej 380
13.4. Generacja reguł wnioskowania sieci rozmytej 385
13.5. Algorytm hybrydowy uczenia sieci rozmytej TSK 388
13.6. Modyfikacje sieci TSK 392
13.6.1. Algorytm wyznaczania liczby reguł wnioskowania 393
13.6.2. Przykład numeryczny 395
13.6.3. Uproszczona sieć TSK 398
13.7. Sieć hybrydowa rozmyta 400
13.8. Przykłady zastosowań sieci rozmytych 402
13.8.1. Estymacja stężenia składników mieszaniny gazowej 403
13.8.2. Rozpoznawanie składników mieszanin gazowych 404
13.8.3. Rozpoznawanie gatunków piwa na podstawie zapachu 407
13.9. Adaptacyjny algorytm samoorganizacji dla sieci rozmytej 409
13.10. Zadania i problemy 412
14. Głębokie sieci neuronowe 414
14.1. Autoenkoder 415
14.2. Sieć o ekstremalnym uczeniu 424
14.3. Sieci konwolucyjne (CNN) 426
14.3.1. Opis struktury sieci CNN 427
14.3.2. Dobór struktury CNN 434
14.3.3. Uczenie sieci CNN 438
14.3.4. Przykłady zastosowania sieci CNN w Matlabie 442
14.4. Ograniczona maszyna Boltzmanna 451
14.4.1. Pojęcia wstępne 451
14.4.2. Algorytm uczenia sieci RBM 453
14.5. Sieć DBN 458
14.5.1. Struktura sieci DBN 458
14.5.2. Algorytm uczenia sieci DBN 459
14.6. Głębokie sieci rekurencyjne LSTM 459
14.6.1. Wprowadzenie 459
14.6.2. Zasada działania sieci LSTM 461
14.7. Przykłady praktycznych zastosowań sieci głębokich 465
14.8. Podsumowanie 473
Bibliografia 475
Skorowidz 487
Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej - inne książki
-
Publikacja przybliża zagadnienia dotyczące ochrony dziedzictwa miast. Poruszana problematyka dotyczy nie tylko wartości kulturowych dziedzictwa architektonicznego, znacznie łatwiejszego w sformułowaniu zasad ochrony, co przede wszystkim urbanistycznej skali ochrony dotyczącej historycznej struktu...
Dziedzictwo miast ochrona i rozwój. Heritage of the Cities Preservation and Development Dziedzictwo miast ochrona i rozwój. Heritage of the Cities Preservation and Development
-
Prezentowane opracowanie jest pierwszym tomem podręcznika z serii wydawniczej Miękkie zarządzanie w organizacji, poświęconego wybranym aspektom miękkiego zarządzania ludźmi. Poszczególne rozdziały koncentrują się wokół wybranych zagadnień z obszaru rekrutacji i selekcji ludzi do organizacji, ich ...
Miękkie zarządzanie w organizacji. Rozwój kariery i zachowania społeczne ludzi w organizacji Miękkie zarządzanie w organizacji. Rozwój kariery i zachowania społeczne ludzi w organizacji
-
Celem prezentowanej publikacji jest przedstawienie problematyki praw konsumenta w świetle podstaw teoretycznych, obowiązujących aktów prawnych i praktyki rynkowej. Cel został sformułowany na podstawie wieloletnich doświadczeń autorki zarówno w doradztwie gospodarczym, jak i znajomości praktyk ryn...
-
In this script, the laboratory exercises presented are divided into two groups. In the fi rst group, the authors describe the stands and test methods to determine the basic strength parameters of soils and rocks. The stands discussed allow students to become familiar with model processes of inter...
-
Opracowanie dotyczy wystaw architektonicznych weneckiego Biennale architektonicznego. Książka nie jest jednak typową chronologiczną kroniką tych spotkań, ponieważ według Autora, nie sposób ich opisać jako jednej wielkiej całości, a ponadto nie wydaje się to celowe. W efekcie powstał metaforyczny ...
Lustro weneckie. Biennale - Międzynarodowe Wystawy Architektoniczne Lustro weneckie. Biennale - Międzynarodowe Wystawy Architektoniczne
-
W pracy przedstawiono zagadnienia oddziaływania energii wyładowania elektrycznego na przebieg procesu erozji i skutki jakościowe mikrowycinania elektroerozyjnego trudnoobrabialnych materiałów, czyli Inconelu 718 oraz stopu tytanu Ti6Al4V. Analiza stanu wiedzy, dotycząca badań nad obróbką elektroe...
Technologia mikrowycinania elektroerozyjnego materiałów trudnoobrabialnych Technologia mikrowycinania elektroerozyjnego materiałów trudnoobrabialnych
-
The monograph formulates and solves selected issues of the theory of linear elasticity and rheology of thermosetting polymers and unidirectional monotropic fibre-reinforced thermoset matrix (UFRT) composites. The analytical modelling includes: the quasi-exact homogenization theory of UFRT composi...
Selected Problems in Mechanics of Thermosets and Unidirectional Fibre-Reinforced Thermoset Matrix Composites Selected Problems in Mechanics of Thermosets and Unidirectional Fibre-Reinforced Thermoset Matrix Composites
-
Skrypt zawiera omówienie ćwiczeń laboratoryjnych, dotyczących wybranych zagadnień przetwórstwa tworzyw sztucznych - materiałowych, technologicznych i konstrukcyjnych. Są to ćwiczenia obejmujące zagadnienia płynności polimerów i podstawowych przepływów, występujących w procesach przetwórstwa tworz...
Wybrane zagadnienia przetwórstwa tworzyw sztucznych. Laboratorium Wybrane zagadnienia przetwórstwa tworzyw sztucznych. Laboratorium
-
Treścią niniejszej publikacji objęto propedeutycznie problemy ochrony, adaptacji i modernizacji zabytków architektury, których znajomość jest - zdaniem autora - niezbędna dla architektów przy projektowaniu w środowisku kulturowym, w partnerskim dialogu z konserwatorami zabytków, historykami sztuk...
-
W prezentowanej pracy przedstawiono trzy zagadnienia: szkodliwą dla stabilności gospodarczej finansjalizację, działania ekonomiczne rządu oraz wytyczanie kierunków rozwoju układu. Przeciwdziałanie niekorzystnym skutkom finansjalizacji i polityka rozwoju należą do zadań rządu. Dla sukcesu rozwojow...
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji Stanisław Osowski (1) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)