| Наименования дисциплин в соответствии со структурой образовательной программы по годам обучения | Количество обучающихся, изучающих дисциплину | | Обеспечение обучающихся основной учебной и учебно-методической литературой и информационными ресурсами |
| Перечень и реквизиты литературы (автор, название, год и место издания) или адрес ресурса (не более 5-ти на дисциплину) | Количество экз./чел. |
|
| Независимый экзамен по анализу данных, искусственному интеллекту и генеративным моделям. Базовый уровень - доп. | 34 |
| 1. Thompson, J, Bayesian Analysis with Stata. Texas, USA : College Station | 0.11 |
| 2. Паклин, Н. Б, Бизнес-аналитика : от данных к знаниям. СПб. : Питер | 0.03 |
| 3. Люгер, Д. Ф, Искусственный интеллект : стратегии и методы решения сложных проблем. М. ; СПб. ; Киев : Вильямс | 0.02 |
| 4. Цзэн, М, Как Alibaba использует искусственный интеллект в бизнесе. М. : Альпина Паблишер | 0.06 |
| 5. Бабкин, Э. А, Методы представления знаний и алгоритмы поиска в задачах искусственного интеллекта. Нижний Новгород : НФ ГУ-ВШЭ | 1.00 |
| 6. Кацко, И. А, Практикум по анализу данных на компьютере. М. : КолосС | 0.25 |
| 7. Бабкин, Э. А, Принципы и алгоритмы искусственного интеллекта. Нижний Новгород : Изд. НГТУ | 0.85 |
| 8. Гурвиц, Д, Просто о больших данных. М. : Эксмо | 0.03 |
| 9. Филлипс, Т, Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе. М. : Манн, Иванов и Фербер | 0.14 |
| 10. Кузнецов, С, Ценность ваших данных. М. : Альпина ПРО | 0.05 |
|