Ру
Регистрация Вход

Список публикаций по ключевому слову: «нейронные сети»

  • Прогнозирование временных рядов для кадрового рынка

    Статья в сборнике трудов конференции
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Авторы:
    Панфилов Илья Александрович, Сметанин Аленид Эдуардович
    Рубрика:
    Социально-экономические процессы в обществе
    Аннотация:
    В статье рассматривается задача краткосрочного и среднесрочного прогнозирования кадровой потребности работодателей на основе анализа временного ряда с использованием математического аппарата нейросетей. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности планирования региональных рынков труда, оптимизации государственных программ подготовки специалистов и снижения структурной безработицы в условиях цифровой трансформации экономики.
    Ключевые слова:
    управление, статистика, статистический анализ, нейронные сети, многослойный персептрон
    Перейти 

  • Графовые модели структурных зависимостей в цифровых двойниках как инструмент повышения социально-экономической эффективности предприятий

    Статья в сборнике трудов конференции
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Авторы:
    Олейникова Олеся Олеговна, Ступина Алена Александровна, Потапов Борис Васильевич
    Рубрика:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Аннотация:
    В статье рассмотрено применение графовых нейронных сетей для анализа структурных зависимостей в цифровых двойниках промышленных предприятий. Производственный процесс формализован как ориентированный гетерогенный граф; архитектура Graph Attention Network предсказывает вероятность каскадных отказов. На реальном датасете UCI AI4I 2020 показано преимущество подхода: F1 = 0,891, упреждение 2,4 производственного цикла, снижение ложных срабатываний на 16,3%. Обосновано влияние метода на социально-экономическую эффективность предприятий: сокращение незапланированных простоев, оптимизация ремонтов, устойчивость занятости.
    Ключевые слова:
    устойчивое развитие, цифровой двойник, графовые нейронные сети, предиктивное обслуживание, эффективность предприятия, каскадные отказы
    Перейти 

  • Графовые нейронные сети как инструмент прогнозирования академических рисков в образовательной среде: аналогия с цифровыми двойниками промышленных линий

    Статья в сборнике трудов конференции
    Педагогика, психология, общество: от теории к практике
    Авторы:
    Черняева Полина Денисовна, Алмазова Екатерина Сергеевна, Панченко Вероника Юрьевна, Ступина Алёна Александровна
    Рубрика:
    Цифровая трансформация образования
    Аннотация:
    Обосновывается перенос методологии графовых нейронных сетей (ГНС), апробированной на датасете UCI AI4I 2020 для предиктивного обслуживания промышленных линий, на задачу анализа академических рисков обучающихся. Производственная линия формализуется как ориентированный гетерогенный граф, а Graph Attention Network (GAT) прогнозирует вероятность «каскадных сбоев» с F1 = 0,891 и упреждением в 2,4 цикла. Проводится педагогическая интерпретация результатов: узлы графа соответствуют образовательным модулям, а рёбра – логическим и мотивационным зависимостям, что создаёт основу для индивидуализации сопровождения.
    Ключевые слова:
    индивидуализация обучения, социальная адаптация, образовательная аналитика, цифровые двойники, графовые нейронные сети, академические риски
    Перейти 

  • Автономная навигация марсоходов: как компьютер видит поверхность и выбирает путь

    Статья в сборнике трудов конференции
    Цифровизация в системе образования: передовой опыт и практика внедрения
    Авторы:
    Пчелинцева Светлана Вячеславовна, Жежеря Вадим Андреевич, Вахрушева Инна Алексеевна
    Рубрика:
    Опыт использования современных информационно-коммуникационных технологий
    Аннотация:
    В статье рассматриваются методы автономной навигации марсоходов, позволяющие аппаратам самостоятельно перемещаться по поверхности других планет в условиях значительной задержки связи с Землёй. Описаны ключевые этапы автономного управления: восприятие окружающей среды с помощью стереозрения, построение цифровых моделей рельефа, обнаружение препятствий и планирование безопасного пути. Приведены примеры алгоритмов, используемых в марсоходах NASA – от ранних систем на базе «потенциальных полей» до современной архитектуры AutoNav, применяемой на марсоходе Perseverance. Показана роль машинного обучения для классификации типов грунта и повышения надёжности навигации.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, компьютерное зрение, стереозрение, сверточные нейронные сети, автономная навигация, марсоходы, планирование пути, SLAM, Perseverance
    Перейти 

  • Интеграция нейросетевых технологий в систему военного образования с учётом требований информационной и военной безопасности

    Статья в сборнике трудов конференции
    Цифровизация в системе образования: передовой опыт и практика внедрения
    Автор:
    Курдубова Варвара Вениаминовна
    Рубрика:
    Актуальные проблемы современного образования в условиях цифровой трансформации общества
    Аннотация:
    В статье рассматриваются перспективы интеграции нейросетевых технологий в систему военного образования в условиях возрастающих требований к гибкости, адаптивности и эффективности учебного процесса. Отмечается, что внедрение нейросетей открывает возможности для персонализации обучения, автоматизации проверки заданий, симуляции боевых ситуаций, анализа успеваемости и обработки больших данных, однако специфика военного вуза накладывает строгие ограничения, связанные с необходимостью обеспечения информационной и военной безопасности. Рассмотрены потенциальные направления применения нейросетевых решений, оценка сопутствующих рисков и разработка механизмов безопасной интеграции технологий. Предложены меры обеспечения безопасности и практические рекомендации для их реализации. Делается вывод, что успешная интеграция нейросетей в образовательный процесс возможна при комплексном подходе, объединяющем технические, организационные и педагогические аспекты.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, цифровизация образования, нейронные сети, военная безопасность
    Перейти 

  • Применение методов машинного обучения для поиска экзопланет по данным космических телескопов Kepler и TESS

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы интеграции науки и практики в условиях трансформации социально-экономических систем
    Авторы:
    Жежеря Вадим Андреевич, Журавлёв Михаил Владиславович
    Рубрика:
    Развитие информационных технологий в условиях трансформации социально-экономических систем
    Аннотация:
    В статье рассматриваются современные методы машинного обучения, применяемые для автоматического обнаружения экзопланет по кривым блеска космических телескопов Kepler и TESS. Описываются ограничения классического подхода, основанного на аппроксимации транзитов (BLS), и необходимость перехода к нейросетевым архитектурам. Приведены примеры успешного использования сверточных нейронных сетей (AstroNet, ExoNet) и автоэнкодеров для выделения слабых сигналов на фоне шумов. Показано, что применение глубокого обучения позволяет не только повысить полноту выборки, но и обнаруживать планеты, пропущенные традиционными алгоритмами. В заключении обсуждаются перспективы интеграции методов ИИ в конвейер обработки данных будущих космических миссий.
    Ключевые слова:
    информатика, машинное обучение, сверточные нейронные сети, экзопланеты, транзитный метод, Kepler, TESS, анализ кривых блеска, астроинформатика
    Перейти 

  • Автоматизация оценки произношения: разработка прототипа системы распознавания речи для фонетической коррекции учащихся

    Статья в сборнике трудов конференции
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Авторы:
    Элизбарян Артём Гайкович, Климаш Анна Сергеевна, Каппушева Инесса Шамильевна, Новикова Алена Романовна
    Рубрика:
    Современные технологии в образовании
    Аннотация:
    Статья посвящена разработке прототипа автоматизированной системы оценки произношения на базе технологий распознавания речи. Рассматриваются алгоритмические основы фонетического анализа, архитектура прототипа, методы интеграции в учебный процесс, а также педагогическая результативность подхода. Предлагаются практические рекомендации по применению системы для фонетической коррекции учащихся различных уровней языковой подготовки.
    Ключевые слова:
    обучение иностранным языкам, нейронные сети, распознавание речи, фонетическая коррекция, автоматизированная оценка произношения, языковые технологии
    Перейти 

  • Искусственный интеллект в образовании: новая культура взаимодействия и пути развития

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы современной науки и образования
    Авторы:
    Фомина Елена Евгеньевна, Кошкина Галина Вячеславовна, Боброва Евгения Ивановна, Белов Александр Николаевич
    Рубрика:
    Влияние цифровизации, искусственного интеллекта, социальных сетей на все сферы жизни человека
    Аннотация:
    Авторы статьи отмечают, что системы искусственного интеллекта активно развиваются и внедряются во все серы деятельности, включая систему образования. В образовании, как нигде более, применение ИИ-систем вызывает наибольшее количество дискуссий и сложностей. Основная проблема заключается в применении ИИ-систем в качестве источника готовых ответов, а не в качестве инструмента для расширения возможностей обучения, индивидуализации образовательных траекторий и развития метанавыков. В статье рассмотрены разрабатываемые в настоящее время подходы по созданию адаптивных обучающих сред на базе ИИ, формированию новой культуры использования систем искусственного интеллекта в образовании.
    Ключевые слова:
    образование, информационные технологии, искусственный интеллект, нейронные сети
    Перейти 

  • Искусственный интеллект на маршруте: как нейросети оптимизируют процессы логистики

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-экономический ландшафт региона: человек и цифровая трансформация
    Автор:
    Ашуркина Дарья Сергеевна
    Рубрика:
    Цифровое управление логистическими потоками
    Аннотация:
    Актуальность исследования обусловлена экспоненциальным ростом объема перевозок в условиях развития электронной коммерции и урбанизации, что делает традиционные методы диспетчеризации, основанные на человеческом опыте и статических алгоритмах, недостаточно эффективными. В статье рассматривается проблематика внедрения технологий искусственного интеллекта, в частности нейросетевых моделей, в процессы оперативного управления логистическими маршрутами. Методологическую базу исследования составил анализ современных научных публикаций и отраслевых отчетов, посвященных применению графовых нейронных сетей, моделей пространственно-временного внимания, а также мультиагентных систем в логистике. В результате исследования систематизированы ключевые направления, где искусственный интеллект превосходит человека: обработка данных в реальном времени, учет множества динамических факторов (пробки, погода, срочность заказа), предиктивная аналитика и самообучение. Нейросети не просто автоматизируют рутину, а создают принципиально новый уровень управления – проактивный, способный предвидеть сбои и адаптировать маршруты быстрее и точнее, чем это способен сделать диспетчер в условиях информационной перегрузки.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, предиктивная аналитика, нейросети, графовые нейронные сети, оптимизация маршрутов, управление логистическими потоками, мультиагентные системы, динамическая маршрутизация, последняя миля, цифровизация логистики
    Перейти 

  • Анализ данных для обнаружения аномалий в сложных системах

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные проблемы биоразнообразия
    Авторы:
    Казаковцев Лев Александрович, Кукарцева Светлана Владиславовна, Вахрашева Инна Алексеевна, Соловьева Татьяна Владимировна
    Рубрика:
    Современные проблемы сохранения биологического разнообразия, зоо- и фитобиоты и охраны природы
    Аннотация:
    В статье рассматривается вопрос применения методов машинного обучения для анализа состояния и выявления отклонений в работе сложных технических и биологических систем. Описываются основные направления использования алгоритмов, включая обработку визуальной информации со сканирующих устройств и анализ цифровых журналов событий для прогнозирования нештатных ситуаций. Особое внимание уделяется ключевым вызовам при внедрении этих технологий: зависимости точности моделей от качества исходных данных, вопросам безопасности информации и необходимости корректной интерпретации результатов специалистами. В заключении делается вывод о перспективах развития аналитических методов на базе машинного обучения для повышения надежности систем.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети, выявление аномалий, прогнозирование состояния, обработка изображений, интерпретация результатов, качество данных, сложные системы
    Перейти 

  • Возможность применения нейросетей в процессе создания лекарств

    Статья в сборнике трудов конференции
    Право, экономика и управление: теория и практика
    Авторы:
    Яхъяев Арби Асламбекович, Щербакова Ирина Викторовна
    Рубрика:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Аннотация:
    Появившись сравнительно недавно, нейронные сети (НС) уже вносят внушительный вклад в решение задачи создания лекарств [1]. Особую роль на современном этапе они играют на этапе исследований. В связи с этим огромное значение имеет анализ возможностей применения нейросетей в процессе создания лекарств.
    Ключевые слова:
    нейронные сети, нейросети, разработка лекарств, искусственный интеллект в медицине
    Перейти 

  • Машинное обучение на графах: эволюция методов анализа структурных данных в цифровую эпоху

    Статья в сборнике трудов конференции
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Авторы:
    Трегубов Юрий Алексеевич, Алифиренко Алексей Игоревич, Сергеев Александр Эдуардович
    Рубрика:
    Современные технологии в образовании
    Аннотация:
    В статье исследуется становление и развитие методов машинного обучения на графах как самостоятельного направления искусственного интеллекта, возникшего на стыке теории графов, нейронных сетей и анализа сложных систем. С позиций историко-научного подхода прослеживается трансформация представлений об обработке структурированных данных с начала XXI в. до настоящего времени: от ранних алгебраических методов до современных архитектур графовых нейронных сетей (GNN). Анализируются ключевые концепции, такие как агрегация сообщений, механизмы внимания и встраивание вершин, в контексте их практического применения в социальных сетях, биоинформатике и городском планировании. Особое внимание уделяется парадигматическим сдвигам, обусловленным появлением фреймворков глубокого обучения, а также этическим и техническим вызовам, сопровождающим внедрение этих технологий. Показано, что машинное обучение на графах не только расширило границы анализа связанных данных, но и переосмыслило саму природу «структурной информации» в цифровую эпоху.
    Ключевые слова:
    глубокое обучение, машинное обучение на графах, графовые нейронные сети, анализ сетевых структур, встраивание вершин, алгоритмы агрегации
    Перейти 

  • Объяснение искусственного интеллекта в школьной и вузовской информатике при помощи дискретной математики

    Статья в сборнике трудов конференции
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Авторы:
    Жукевич Виктор Генадьевич, Соломко Илья Сергеевич, Сергеев Александр Эдуардович
    Рубрика:
    Использование нестандартных решений для повышения качества, доступности и эффективности образования
    Аннотация:
    Во время стремительного развития искусственного интеллекта (ИИ) можно наблюдать стремительно растущую потребность в формировании у обучающихся не только практических навыков работы с нейросетевыми инструментами, но и глубоко понимания их математических основ. В статье подробно описывается методологическая роль дискретной математики как «моста» между основополагающими и крепко закрепившимися темами школьного и вузовского курса информатики (логические основы компьютера, булева алгебра, конечные автоматы) и современными концепциями ИИ. Показано, как принципы булевой логики и релейно-контактных схем естественным образом обобщаются до пороговых логических элементов (персептронов), что позволяет вводить понятие искусственного интеллекта уже на уровне основного школьного образования. Предложена сквозная дидактическая траектория, опирающаяся на дискретно-математические модели: от логических схем – к однослойному персептрону – к многослойным нейронным сетям. Продемонстрированы конкретные учебные кейсы, реализованные с использованием цифровых инструментов (логические симуляторы, Python + NumPy, Jupyter Notebook), а также результаты пилотного внедрения в рамках профильного обучения в 10–11 классах и первого курса бакалавриата. Работа подчёркивает, что дискретная математика не только сохраняет свою актуальность в эпоху ИИ, но и становится ключевым инструментом метапредметного объяснения «чёрного ящика» нейросетей – через формализацию, декомпозицию и пошаговое построение вычислительных моделей.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, дискретная математика, цифровое образование, нейронные сети, методика обучения информатике, персептрон, булева алгебра, логические схемы
    Перейти 

  • Применение технологий искусственного интеллекта для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур: ключевые аспекты и значение для агрообразования

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-педагогические вопросы образования и воспитания
    Авторы:
    Меланич Александра Викторовна, Кукарцев Владислав Викторович
    Рубрика:
    Содержание и технологии профессионального образования
    Аннотация:
    В статье рассматривается вопрос перспектив использования искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, в частности, прогнозирования урожайности, а также интеграции этих задач в образовательные программы АПК. В статье анализируются ключевые аспекты применения технологий и методов ИИ для решения задач прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. В контексте быстрого развития цифровых технологий и доступности больших данных о климате, почве и культурах, методы машинного обучения, особенно нейронные сети, становятся все более привлекательными инструментами для точной оценки ожидаемой урожайности. Очевидно, что актуальным является и необходимость подготовки специалистов агропромышленного сектора, владеющих соответствующими инструментами.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, машинное обучение, урожайность, большие данные, нейронные сети, цифровые двойники, сельскохозяйственные технологии, агрообразование
    Перейти 

  • Искусственный интеллект как удобный помощник в бизнесе и на предприятии

    Статья в сборнике трудов конференции
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Автор:
    Бессонова Дарья Сергеевна
    Рубрика:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Аннотация:
    В статье рассмотрены проблемы возможностей использования нейронных сетей и искусственного интеллекта в бизнесе, на предприятии. Нейронные сети и искусственный интеллект все больше и больше внедряются в нашу жизнь. Рассматриваются наиболее популярные нейронные сети: плюсы и минусы использования. Обсуждение вариантов использования искусственного интеллекта и нейросетей в бизнес-процессах и на предприятии.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, цифровые технологии, нейронные сети
    Перейти 

  • Искусственный интеллект в преподавании русского языка как иностранного: возможности и перспективы

    Статья в сборнике трудов конференции
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Авторы:
    Можеевская Алиса Евгеньевна, Хайруллина Мария Васильевна
    Рубрика:
    Современные технологии в образовании
    Аннотация:
    В статье исследуются современные подходы к обучению русскому языку как иностранному (РКИ) с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ). Актуальность работы обусловлена возрастающей значимостью изучения русского языка в России для иностранных студентов, что способствует их профессиональной мобильности и расширению перспектив на международном рынке труда. В исследовании проводится анализ возможностей интеграции ИИ в процесс обучения РКИ, рассматриваются преимущества и ограничения данного подхода. Особое внимание уделяется персонализации образовательного процесса с использованием таких инструментов, как интеллектуальные чат-боты, системы автоматической обработки и распознавания речи, геймифицированные обучающие платформы.
    Ключевые слова:
    инновационные технологии, русский язык как иностранный, иностранные студенты, искусственный интеллект, нейронные сети, персонализация
    Перейти 

  • Особенности обучения системам искусственного интеллекта в высшей школе

    Статья в сборнике трудов конференции
    Цифровизация в системе образования: передовой опыт и практика внедрения
    Авторы:
    Жаркова Оксана Михайловна, Парфенова Ирина Анатольевна
    Рубрика:
    Современные технологии обучения в условиях цифровой трансформации образования
    Аннотация:
    В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) занимает ключевое место в научной, технологической и образовательной сферах. Его стремительное развитие и внедрение в различные отрасли экономики, науки и повседневной жизни обуславливают необходимость изучения основ ИИ в высших учебных заведениях. Данная дисциплина включена в программы подготовки студентов самых разных направлений – от технических и IT-специальностей до гуманитарных и социальных наук. Однако уровень глубины изучения существенно различается в зависимости от профиля подготовки. В связи с этим вузы адаптируют учебные планы, чтобы дать студентам базовые знания о принципах работы ИИ, его возможностях и ограничениях. Статья посвящена анализу современных методик преподавания дисциплин, связанных с искусственным интеллектом. Особое внимание уделяется разнообразным формам организации учебного процесса.
    Ключевые слова:
    образовательный процесс, междисциплинарный подход, нейронные сети, системы искусственного интеллекта, практическое программирование
    Перейти 

  • Обучение нейронных сетей на финансовых данных: вызовы и решения

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы права, экономики и управления
    Автор:
    Кокшин Антон Эдуардович
    Рубрика:
    Экономика предпринимательства
    Аннотация:
    В последние годы нейронные сети становятся все более актуальными в сфере финансов. Однако, несмотря на их потенциал, существует ряд вызовов, связанных с обучением моделей на финансовых данных. В статье рассматриваются основные проблемы, такие как качество данных, сложность временных рядов, переобучение моделей и интерпретируемость результатов, а также предлагаются возможные решения этих проблем.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, финансы, искусственные нейронные сети, искусственные интеллект
    Перейти 

  • Искусственный интеллект в предупреждении дорожно-транспортных происшествий: возможности и риски

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные проблемы деятельности правоохранительных органов Российской Федерации
    Автор:
    Шикагасов Абубекир Исмелович
    Рубрика:
    Актуальные проблемы раскрытия, расследования и предупреждения преступлений
    Аннотация:
    В статье идет речь о технологиях искусственного интеллекта, таких как системы видеоаналитики, предназначенные для контроля ситуации на дорогах, «умные» пешеходные переходы, системы модернизации светофоров для управления транспортными потоками и др. Отмечается, что искусственный интеллект обладает рядом бесспорных преимуществ в сфере предупреждения дорожно-транспортных происшествий: способностью анализировать внушительный объем информации за минимальное время, обнаруживать места с наиболее высокой аварийностью, оповещать водителей об опасности и т. д. В числе рисков указаны возможность взлома систем и недостаточная точность алгоритмов, которая может привести к неверным решениям и прогнозам.
    Ключевые слова:
    профилактика, искусственный интеллект, дорожно-транспортное происшествие, предупреждение, нейронные сети
    Перейти 

  • Цифровые платформы и экосистемы индустрии спорта

    Глава в книге
    Принципы построения новой экосистемы: экономические, юридические и социальные аспекты
    Автор:
    Костенко Елена Геннадьевна
    Рубрика:
    Глава 8
    Аннотация:
    Современные технологии позволяют собирать и анализировать данные о тренировках и соревнованиях, улучшать профессиональное обучение спортсменов, управлять командами и проводить технический анализ. Цифровые платформы и экосистемы индустрии спорта помогают атлетам улучшать свои результаты, оптимизировать тренировочные процессы, прогнозировать и анализировать результаты испытаний, а также привлекают людей всех возрастных групп к занятиям физической культуры и массовым спортом.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, цифровизация, платформы, нейронные сети, приложения
    Перейти 

  • Эффективность нейронных сетей в прогнозировании фондового рынка

    Статья в сборнике трудов конференции
    Финансово-кредитный механизм регулирования социально-экономического развития в условиях демографической и структурной трансформации
    Автор:
    Кокшин Антон Эдуардович
    Рубрика:
    Цифровая трансформация и технологии искусственного интеллекта
    Аннотация:
    В современных условиях особо актуальным является использование информационных технологий и искусственного интеллекта в прогнозировании цен различных финансовых инструментов. Все больше набирает популярность применение методов машинного обучения, один из которых – искусственные нейронные сети. В статье исследуются нейронные сети, наиболее эффективные в прогнозировании фондового рынка, определены критерии оценки эффективности искусственных нейронных сетей, оценены предлагаемые модели и выделены их ключевые особенности.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, машинное обучение, фондовый рынок, финансовые инструменты, искусственные нейронные сети
    Перейти 

  • Прогнозирование среднедушевых денежных доходов населения Республики Башкортостан на основе аппарата нейронных сетей

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-экономические процессы современного общества
    Авторы:
    Гайсина Екатерина Нодаровна, Криони Ольга Валерьевна
    Рубрика:
    Социально-экономические процессы в обществе
    Аннотация:
    В статье представлен подход к прогнозированию динамики среднедушевых денежных доходов населения с использованием аппарата нейронных сетей в пакете «Statistica». Авторы исследуют возможность применения данного метода для повышения точности прогнозирования доходов населения и улучшения качества социально-экономических прогнозов. В статье представлены результаты исследования, которые могут быть полезными для принятия решений в области экономической и социальной политики.
    Ключевые слова:
    прогнозирование, статистика, нейронные сети, экономико-математическое моделирование, денежные доходы населения
    Перейти 

  • Особенности внедрения и использования цифровых технологий: искусственного интеллекта и нейронных сетей

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы современной науки и образования
    Автор:
    Бессонова Дарья Сергеевна
    Рубрика:
    Цифровое общество: научные инициативы и новые вызовы
    Аннотация:
    В статье рассмотрены достижения и проблемы возможностей использования нейронных сетей и искусственного интеллекта в различных сферах деятельности. Нейронные сети и искусственный интеллект внедряются в нашу жизнь и становятся удобной необходимостью. Основная проблема как искусственного интеллекта, так нейронных сетей в том, как их использовать, регулирование возможностей использования и оптимизации, необходимые средства защиты.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, цифровые технологии, нейронные сети
    Перейти 

  • Применение нейронных сетей при построении программ физкультурно-спортивных занятий

    Статья в сборнике трудов конференции
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Автор:
    Шевченко Богдан Владимирович
    Рубрика:
    Теория и методика физического воспитания, спортивной тренировки, оздоровительной и адаптивной физической культуры
    Аннотация:
    Нейронные сети всё более внедряются в современное общество и во все сферы жизни человека. Спорт не является исключением, нейронные сети начинают анализировать поведение человека в спорте, рассчитывать ошибки спортсменов и составлять индивидуальные программы для тех или иных целей, а также в зависимости от состояния физической подготовки и здоровья человека. В статье рассмотрены нейросети в настоящее время и их влияние на спортивное обучение студентов.
    Ключевые слова:
    физическое воспитание, спорт, нейронные сети, предупреждение психологического кризиса, усовершенствование физического воспитания
    Перейти 

  • Концепция адаптивной системы обучения решению физических задач

    Статья в сборнике трудов конференции
    Цифровая трансформация образования: актуальные проблемы, опыт решения
    Авторы:
    Кубракова Екатерина Сергеевна, Глазов Сергей Юрьевич
    Рубрика:
    Сервисы и ресурсы цифрового общества и образования
    Аннотация:
    В статье представлена концепция адаптивной интеллектуальной системы, предназначенной для обучения решению физических задач. Описаны онтологии графа знаний и навыков составляющих ядро данной системы, а также выделены его особенности построения. Разработаны сценарии функционирования системы, построенные на основе специфики решения физических задач. Сформирована модель продвижения обучающихся по индивидуальным образовательным траекториям.
    Ключевые слова:
    индивидуальная образовательная траектория, электронный образовательный ресурс, нейронные сети, адаптивная система, граф знаний
    Перейти