Искусственный интеллект
Актуальность. Рост технологий способствует развитию возможностей и перспектив в любой отрасли. Особенно актуальным стал вопрос взаимодействия человека и профессии в цифровой среде. Специалисты облегчают свою профессиональную деятельность, используя различные технологии, например, приложения или специализированные сервисы. Однако, в данном исследовании последние инновации в сфере информационных технологий будут представлены на примере искусственного интеллекта (ИИ). Это система, работающая на основе нейросетей, способна копировать поведение людей, тем самым выполняя работу специалистов без привлечения их самих. ИИ способен учиться и развиваться на основе ошибок и запрограммированной логики. В этом несомненное преимущество данной технологии, как и то, что скорость этого обучения в разы более эффективнее, чем обучение человека.
Объект исследования – искусственный интеллект как одна из наиболее перспективных сфер технологий 21 века.
Предмет исследования – инструменты и методы искусственного интеллекта.
Цель исследования – изучить стратегии и методы применения искусственного интеллекта в различных сферах человеческой деятельности.
Задачи исследования:
1) Рассмотреть основные понятия искусственного интеллекта;
2) Изучить методы и алгоритмы искусственного интеллекта;
3) Определить стратегии развития и перспективы искусственного интеллекта;
4) Решение задач при помощи искусственного интеллекта.
Введение
1. Искусственный интеллект основные понятия
2. Методы и алгоритмы искусственного интеллекта
3. Стратегии развития искусственного интеллекта
4. Сферы применения
Заключение
Список литературы
1. Бердышев А.В. Искусственный интеллект как технологическая основа развития банков // Вестник университета. -М., 2018. - № 5. - С. 91-94.
2. Семеко Г.В. Искусственный интеллект в банковском секторе: возможности и проблемы. Социальные новации и социальные науки. 2021. №2 - 31c.
3. Кутейников Д.Л., Ижаев О.А., Зенин С.С., Лебедев В.А. Киберфизические, кибербиологические и искусственные когнитивные системы: сущность и юридические свойства // Российское право: образование, практика, наука. 2019. №3 (111). С. 75-79.
4. Васильев А.А., Шпопер Д. Искусственный интеллект: правовые аспекты // Известия АлГУ. Юридические науки. 2018. №6 (104). С.23-26.
5. Чернышова Е. Искусственный интеллект в финансах: как банки используют нейросети. [электронный ресурс] URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/61e924349a7947761b46f2d8 (дата обращения: 30.10.2022)
6. Искусственный интеллект в банках. Исследование. 2020. [электронный ресурс] URL: https://www.tadviser.ru/index.php (дата обращения: 30.10.2022)
7. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации: указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. №490 // Собрание законодательства Российской Федерации. - 2019. - №41, ст.5700.
8. Васильев А.А., Печатнова Ю.В. Искусственный интеллект и права: проблемы, перспективы // Российско-Азиатский правовой журнал. 2020. №2. С.14-18.
9. Соменков С.А. Искусственный интеллект: от объекта к субъекту? // Вестник Университета имени О.А. Кутафина. 2019. №2 (54). С. 75-85.
10. Лекун Я. Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. (Библиотека Сбера: Искусственный интеллект). — М.: Альпина нон-фикшн, 2021.
11. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. Москва: Горячая Линия - Телеком, 2012. 284 с.
12. Саймон Д. Алгоритмы эволюционной оптимизации. Москва: Wiley, 2020. 940 с.
13. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс / пер. Н.Н. Куссуль. Москва: Вильямс, 2019. 1104 с.
14. Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. Москва: Вильямс, 2006. 1152 с.
