Ру
Регистрация Вход

Список публикаций по ключевому слову: «машинное обучение»

  • Нейросетевые технологии в персонализации индивидуальных траекторий профессионального саморазвития вокалистов: опыт интеграции в образовательную среду Шэньянской консерватории

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы гуманитарных и социальных наук
    Автор:
    Вэй Линь
    Рубрика:
    Содержание и технологии профессионального образования
    Аннотация:
    Статья посвящена теме разработки и внедрения инновационной модели применения нейросетевых технологий для создания персонализированных траекторий профессионального саморазвития вокалистов в образовательной среде Шэньянской консерватории. Представленная модель интегрирует алгоритмы машинного обучения для многопараметрического анализа вокального исполнения в реальном времени, формируя уникальную методологию синтеза китайских и западных вокальных традиций. В работе концептуализирована «динамическая образовательная экосистема», где искусственный интеллект не просто дополняет, но качественно трансформирует процесс профессионального становления вокалистов через адаптивные системы обучения. Разработанная концепция «цифрового наставничества» гармонично сочетает виртуальные инструменты анализа с традиционными методиками вокального обучения, характерными для китайской педагогической школы, обеспечивая эффективную кросс-культурную интеграцию в музыкальном образовании.
    Ключевые слова:
    нейросетевые технологии, персонализация обучения, индивидуальные образовательные траектории, искусственный интеллект в образовании, кросс-культурный подход, адаптивные образовательные системы, профессиональное саморазвитие вокалистов, цифровое наставничество, машинное обучение в музыкальном образовании, Шэньянская консерватория, вокальное мастерство, китайские и западные музыкальные традиции, динамическая образовательная экосистема
    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 технологий компьютерного зрения в мобильные приложения на Flutter: подходы, инструменты и образовательный потенциал

    Статья в сборнике трудов конференции
    Цифровизация в системе образования: передовой опыт и практика внедрения
    Авторы:
    Должиков Валерий Михайлович, Ветчинов Владислав Олегович, Лебедев Константин Андреевич
    Рубрика:
    Современные прикладные аспекты и технологии цифровизации образования и общества
    Аннотация:
    В статье рассматриваются способы интеграции технологий компьютерного зрения в мобильные приложения, разрабатываемые на фреймворке Flutter. Проанализированы три подхода: использование предобученных моделей через Google ML Kit, запуск пользовательских моделей TensorFlow Lite на устройстве и обращение к облачным API (Google Cloud Vision, Firebase ML). Для каждого подхода описаны архитектура взаимодействия, ограничения и типичные сценарии применения. Особое внимание уделено образовательному потенциалу: возможности создания учебных проектов, объединяющих мобильную разработку и машинное обучение в рамках одного приложения.
    Ключевые слова:
    мобильное приложение, образовательные технологии, машинное обучение, компьютерное зрение, Flutter, Google ML Kit, TensorFlow Lite, распознавание объектов
    Перейти 

  • Особенности и специфика использования искусственного интеллекта в образовании

    Статья в сборнике трудов конференции
    Эффективные практики образовательной и управленческой деятельности в системе образования
    Авторы:
    Коростелева Наталья Александровна, Бердникова Дарья Олеговна
    Рубрика:
    Цифровая образовательная среда: от детского сада к школе
    Аннотация:
    В статье рассматриваются современные подходы к определению искусственного интеллекта (ИИ), его технологические признаки (машинное обучение, нейросети, когнитивные вычисления, компьютерное зрение, синтезированная речь). Анализируются отличия искусственного интеллекта от естественного человеческого интеллекта. Описаны основные возможности применения ИИ в образовательной сфере: создание и адаптация учебных материалов, автоматизированная проверка заданий и обратная связь, поддержка обучающихся через чат-ботов.
    Ключевые слова:
    образование, адаптивное обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, цифровизация образования, глубокое обучение, компьютерное зрение, нейросети, персонализация, синтезированная речь
    Перейти 

  • Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в трансформации современной медицины: перспективы и вызовы

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы интеграции науки и практики в условиях трансформации социально-экономических систем
    Авторы:
    Абдуллин Азат Рамилевич, Павлова Ирина Ивановна
    Рубрика:
    Актуальные вопросы экономики и менеджмента в условиях цифровой трансформации
    Аннотация:
    В статье проведен анализ текущего состояния, перспектив и ключевых проблем внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в клиническую практику и организацию здравоохранения. Определены основные направления применения ИИ (медицинская визуализация, персонализированная терапия, прогнозирование исходов, управление ресурсами). Показано, что использование ИИ повышает точность диагностики на 10–30% при некоторых нозологиях, но упирается в проблемы качества данных, регуляторных барьеров и этических рисков.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, машинное обучение, цифровая медицина, персонализированная медицина, экономика данных
    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 

  • Оптимизация соревновательной стратегии в Формуле-1: вычислительная модель принятия решений на основе машинного обучения и теории игр

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы права, экономики и управления
    Авторы:
    Арсамирзаев Мансур Тимурович, Миролюбова Наталия Алексеевна
    Рубрика:
    Менеджмент и маркетинг в современных условиях
    Аннотация:
    За последние десятилетия Формула-1 прошла путь от чисто инженерного состязания до полигона, где победу всё чаще определяет качество анализа данных. Болид сегодня – это не просто машина с мощным двигателем, а подвижная вычислительная платформа, непрерывно обменивающаяся информацией с командным гаражом. В статье рассматривается возможность оптимизации гоночной стратегии посредством совместного применения методов машинного обучения и аппарата теории игр. Центральный объект исследования – «окно пит-стопа»: момент, который команды традиционно определяли на основе опыта инженера, но который при правильном математическом описании превращается в сложную стохастическую задачу с несколькими конкурирующими игроками. Предлагаемый шаблон программы объединяет симуляции Монте-Карло с моделями равновесия Нэша и позволяет количественно оценить риск «андерката» – ситуации, когда соперник вызывает автомобиль в боксы раньше и за счёт свежих шин получает тактическое преимущество. Полученные результаты обсуждаются в контексте бюджетного лимита FIA, введённого с сезона 2021 года, поскольку любая вычислительная система должна не только быть точной, но и вписываться в финансовые рамки.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, теория игр, равновесие Нэша, LSTM, пит-стоп, моделирование методом Монте-Карло, гибридные стратегии, износ шин
    Перейти 

  • Методы и алгоритмы интеллектуального анализа гетерогенных данных в задачах управления логистическими процессами

    Статья в сборнике трудов конференции
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Авторы:
    Олейникова Олеся Олеговна, Алмазова Екатерина Сергеевна, Соловьева Татьяна Владимировна
    Рубрика:
    Современные тенденции развития мирового сообщества
    Аннотация:
    Статья посвящена исследованию возможностей применения методологии больших данных для оптимизации процессов хранения и транспортировки скоропортящейся продукции. Рассматриваются ключевые направления использования аналитических инструментов. Особое внимание уделяется эффективности гибридных моделей, объединяющих различные подходы для повышения точности прогнозов и адаптивности принимаемых решений. Анализируются вызовы и ограничения практического внедрения предлагаемых подходов, включая вопросы интеграции разнородных источников данных и требования к вычислительным ресурсам, а также перспективы развития технологий, связанные со снижением стоимости сенсоров и развитием облачных платформ.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, большие данные, IoT, скоропортящаяся продукция, прогнозирование срока годности, оптимизация логистики
    Перейти 

  • Прогнозная аналитика как важнейший инструмент развития цифрового бизнеса

    Статья в сборнике трудов конференции
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Авторы:
    Сорокин Олег Николаевич, Алексеев Александр Валерьевич
    Рубрика:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Аннотация:
    В статье рассматривается переход от традиционной постфактумной аналитики к прогнозной как ключевому фактору конкурентоспособности бизнеса в условиях цифровой трансформации. Описаны методы прогнозной аналитики и её роль в отраслях с высокими ставками ошибки, особенно в АПК. На примере российской системы управления стадом «Арка» показана практическая реализация прогнозных задач: раннее выявление болезней, определение времени осеменения, контроль кормления и соблюдения регламентов персоналом. Проведено сравнение с другими цифровыми решениями. Выявлены барьеры внедрения в малом и среднем агробизнесе и пути их преодоления.
    Ключевые слова:
    животноводство, машинное обучение, цифровая трансформация, АПК, управление рисками, прогнозная аналитика, система «Арка»
    Перейти 

  • Прогнозирование оттока клиентов банка с использованием технологий машинного обучения

    Статья в сборнике трудов конференции
    Экономика России в условиях современных вызовов
    Авторы:
    Мидуков Данила Сергеевич, Аркадьева Ольга Геннадьевна
    Рубрика:
    Цифровая экономика и новые горизонты роста российского бизнеса
    Аннотация:
    В статье исследуется задача прогнозирования банковского клиентского оттока с привлечением методов машинного обучения. Эмпирическую основу составили несколько банковских датасетов, предоставленных автором; при этом в качестве центрального массива для построения модели выбран churn.csv, включающий 10 000 наблюдений и 14 признаков. В работе проведены структурный анализ данных, сопоставление вспомогательных массивов, разведочное изучение факторов, связанных с уходом клиентов, а также сравнительное тестирование моделей Logistic Regression, Random Forest и Gradient Boosting. Показано, что на вероятность оттока в наибольшей степени воздействуют возраст клиента, число используемых продуктов, уровень активности и географическая принадлежность. Наиболее высокие показатели качества продемонстрировал алгоритм Gradient Boosting. Результаты могут быть использованы при проектировании банковской CRM-системы, ориентированной на раннее выявление клиентов из риск-сегмента.
    Ключевые слова:
    прогнозирование, машинное обучение, банк, отток клиентов, клиентская аналитика
    Перейти 

  • Методология интеллектуального анализа данных в исследовании структуры современного рынка труда

    Статья в сборнике трудов конференции
    Студенчество и наука: ступень к познанию
    Авторы:
    Олейникова Олеся Олеговна, Журавлёв Михаил Владиславович
    Рубрика:
    Специфика предметного содержания обучения математике и информатике в современных условиях
    Аннотация:
    Статья посвящена исследованию возможностей применения методологии больших данных для анализа рынка труда IT-специалистов. Рассматриваются ключевые этапы аналитического конвейера: сбор и интеграция гетерогенных данных, предобработка и очистка, преобразование категориальных переменных, статистический анализ и предиктивное моделирование. Особое внимание уделяется проблемам обеспечения достоверности данных и преодоления семантического разнообразия. Обосновывается, что применение методов машинного обучения позволяет не только описывать текущее состояние рынка, но и строить прогнозные модели заработных плат на основе квалификационных и географических признаков. Делается вывод о том, что методология больших данных представляет собой эффективный инструмент исследования сложных социально-экономических систем, обеспечивающий переход от описательной статистики к предиктивной аналитике.
    Ключевые слова:
    визуализация, рынок труда, машинное обучение, анализ данных, большие данные, IT-специалисты, предиктивное моделирование
    Перейти 

  • Адаптивное машинное обучение в реальном времени: методы борьбы с отклонением концептов в потоковых данных

    Статья в сборнике трудов конференции
    Студенчество и наука: ступень к познанию
    Авторы:
    Прудкий Александр Сергеевич, Жевлакова Кристина Евгеньевна, Кукарцев Владислав Викторович
    Рубрика:
    Специфика предметного содержания обучения математике и информатике в современных условиях
    Аннотация:
    Статья исследует современные подходы к адаптивному машинному обучению в условиях реального времени, акцентируя внимание на проблеме отклонения концептов в потоковых данных. Рассматриваются основные методы обнаружения и коррекции отклонения данных, позволяющие моделям сохранять точность при работе с нестационарными информационными потоками. Анализируются алгоритмы онлайн-обучения, адаптивные пороговые механизмы и техники инкрементального обновления моделей. Обсуждаются перспективы внедрения этих методов в системы мониторинга, прогнозирования и автоматизации, а также вызовы, связанные с вычислительной сложностью и задержками обработки.
    Ключевые слова:
    адаптивное машинное обучение, потоковые данные, отклонение концептов
    Перейти 

  • Искусственный интеллект как соавтор задач: генерация персонализированных упражнений и проверка творческих решений

    Статья в сборнике трудов конференции
    Студенчество и наука: ступень к познанию
    Авторы:
    Старцева Софья Андреевна, Избицкая Ольга Викторовна
    Рубрика:
    Специфика предметного содержания обучения математике и информатике в современных условиях
    Аннотация:
    В наши дни искусственный интеллект решает две главные проблемы школьной математики: однообразие заданий и сложность проверки творческих работ. Статья показывает, что искусственный интеллект (далее ИИ) может стать интеллектуальным помощником учителя – генерировать персонализированные задачи и объективно оценивать ход их решения, делая обучение индивидуальным и эффективным.
    Ключевые слова:
    математическое образование, адаптивное обучение, искусственный интеллект, творческое мышление, машинное обучение, персонализация обучения, генерация математических задач
    Перейти 

  • Булевы функции и их приложения в машинном обучении: от логических правил к объяснимому искусственному интеллекту

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы современной науки и образования
    Авторы:
    Фоменко Артём Викторович, Баранов Илья Викторович, Сергеев Александр Эдуардович
    Рубрика:
    Влияние цифровизации, искусственного интеллекта, социальных сетей на все сферы жизни человека
    Аннотация:
    В работе анализируются теоретические и прикладные аспекты использования булевых (логических) функций в современных задачах машинного обучения и объяснимого искусственного интеллекта. Показано, что модели, представленные в виде логических конструкций, обладают высокой степенью прозрачности, что критично для регулируемых отраслей: медицины, финансовой сферы и образования. Рассмотрены классические и новые методы синтеза, минимизации и извлечения логических правил из данных, включая алгоритм RIPPER, дистилляцию нейросетей и комбинированные подходы. Особый акцент сделан на исследованиях российской научной школы в области дискретной математики, логико-правилевых моделей и их использования в анализе образовательных процессов.
    Ключевые слова:
    дискретная математика, машинное обучение, аналитика в образовании, объяснимый ИИ, логические функции, прозрачные модели, правила классификации, ДНФ, интерпретируемость, алгоритм RIPPER, российские разработки в XAI
    Перейти 

  • Применение искусственного интеллекта и анализа «больших данных» в управлении торговыми платформами в сети Интернет

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-экономические процессы современного общества
    Авторы:
    Суржиков Михаил Андреевич, Косиченко Даниил Дмитриевич
    Рубрика:
    Социальные процессы в контексте глобализации
    Аннотация:
    В статье рассматривается проблема трансформации управления интернет-торговлей под влиянием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и анализа больших данных (Big Data). Проанализированы ключевые направления их применения: персонализация пользовательского опыта, оптимизация ценообразования и управления запасами, повышение эффективности логистики, а также борьба с мошенничеством. Выявлены преимущества и новые возможности, которые эти технологии открывают для торговых платформ.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, машинное обучение, кибербезопасность, большие данные, электронная коммерция, персонализация, цепочка поставок, управление платформами, динамическое ценообразование
    Перейти 

  • Машинное обучение и AI решения в цифровых продуктах

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-экономический ландшафт региона: человек и цифровая трансформация
    Авторы:
    Красовская Людмила Владимировна, Пчелинцева Светлана Вячеславовна, Насиров Шамхал Васифович
    Рубрика:
    Технологическое ядро: инфраструктура, данные и кибербезопасность
    Аннотация:
    Современные цифровые продукты активно интегрируют технологии машинного обучения и искусственного интеллекта (AI). Эти инструменты позволяют создавать интеллектуальные системы, способные анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности и автоматически адаптироваться к потребностям пользователей. Применение ML и AI решений позволяет значительно повысить эффективность процессов, оптимизировать принятие решений, персонализировать взаимодействие и улучшать качество предоставляемых услуг. В статье рассматриваются основные направления внедрения машинного обучения и ИИ технологий в цифровую сферу, перспективы развития и возможные риски, связанные с этическими аспектами, безопасностью данных и конфиденциальностью пользователей [1; 2].
    Ключевые слова:
    принятие решений, технологии, автоматизация, искусственный интеллект, машинное обучение, персонализация, цифровые продукты
    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 

  • Применение методов Big Data Analytics и машинного обучения для прогнозирования урожайности в сельском хозяйстве

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные проблемы биоразнообразия
    Авторы:
    Вахрушева Инна Алексеевна, Кукарцева Светлана Владиславовна, Пцелинцева Светлана Вячеславовна
    Рубрика:
    Современные проблемы сохранения биологического разнообразия, зоо- и фитобиоты и охраны природы
    Аннотация:
    В статье рассматривается проблема применения технологий Big Data для оптимизации сельхозпроизводства в условиях климатической нестабильности. Проведена обработка данных (устранение пропусков, one-hot encoding, нормализация), разработано интерактивное приложение на Streamlit для анализа распределения культур, погодных условий и агротехнических факторов. Расчёт экономической эффективности показал наибольшую рентабельность риса (25,44%) и хлопка (22,14%), убыточность ячменя и сои. Оптимизация структуры посевных площадей на основе Big Data позволяет повысить рентабельность на 15–25%.
    Ключевые слова:
    сельское хозяйство, машинное обучение, агропромышленный комплекс, большие данные, обработка данных, предиктивная аналитика, визуализация данных, Streamlit, оптимизация посевных площадей, региональный анализ, климатические факторы, агротехнические мероприятия
    Перейти 

  • Многоуровневый анализ и прогнозирование тенденций мировой экономики с применением методов Data Science и машинного обучения

    Статья в сборнике трудов конференции
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Авторы:
    Кукарцев Владислав Викторович, Гречаников Никита Дмитриевич, Глинская Анна Романовна
    Рубрика:
    Современные тенденции развития мирового сообщества
    Аннотация:
    В работе анализируются основные тенденции мировой экономики с применением методов Data Science и машинного обучения. На основе открытых макроэкономических данных Всемирного банка (2010–2023 гг.) проведён многоуровневый анализ показателей более чем 170 стран. Цель исследования – выявить взаимосвязи между экономическими индикаторами и факторами роста ВВП. Сравнение линейной регрессии и алгоритма Random Forest показало преимущества ансамблевых методов в выявлении нелинейных зависимостей. Результаты подтверждают эффективность интеллектуального анализа данных для повышения точности экономических прогнозов.
    Ключевые слова:
    прогнозирование, машинное обучение, макроэкономика, Data Science, рост ВВП, нелинейное моделирование
    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 

  • Инновационные методики и цифровизация в обучении английскому языку

    Статья в сборнике трудов конференции
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Автор:
    Якубень Захар Алексеевич, Чуханов Матвей Григорьевич, Шалимов Владислав Юрьевич, Жарков Григорий Романович, Врублевский Юрий Олегович
    Рубрика:
    Инновационные технологии как ресурс повышения качества образования
    Аннотация:
    В эпоху глобализации и цифровой экономики знание английского языка перестало быть просто предметом в расписании. Авторы определяют данное знание как базовую инфраструктурную компетенцию, такую же, как цифровую или финансовую грамотность. Страны и общества, которые внедряют инновационные подходы к его преподаванию, напрямую инвестируют в свою конкурентоспособность на мировой арене, обеспечивая своим гражданам доступ к лучшим исследованиям, технологиям и рынкам труда.
    Ключевые слова:
    инновационные методы, адаптивное обучение, цифровая грамотность, искусственный интеллект, цифровизация, машинное обучение, виртуальная реальность, геймификация, навыки XXI века, иммерсивные технологии, персонализация, чат-боты, глобальное гражданство, конфиденциальность данных, микрообучение, цифровой разрыв, этика ИИ, генеративный ИИ, иммерсивные симуляции, ландшафт ELT, обучение на основе исследований, платформы на базе ИИ, гибридные подходы, виртуальные тьюторы, гиперперсонализированные учебные программы, ориентированность на учащегося
    Перейти 

  • Интеллектуальная система анализа и прогнозирования работы релейной защиты на основе данных о месте повреждения и гибридных алгоритмов

    Статья в сборнике трудов конференции
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Авторы:
    Панферова Елена Викторовна, Сидоров Владимир Витальевич
    Рубрика:
    Образовательный процесс в высшей профессиональной школе
    Аннотация:
    Исследование является развитием работы [1] и посвящено созданию концепции интеллектуальной системы анализа, диагностики и прогнозирования работы цифровых устройств релейной защиты и автоматики (РЗА). Предлагаемая система основана на глубокой интеграции классических детерминированных алгоритмов, алгоритмов машинного обучения (МО) и точных данных о месте повреждения, формируемых устройствами волновой локации (УВЛ) и синхронизированными векторными измерителями (PMU). В статье представлен детальный анализ недостатков существующих подходов к послеаварийному анализу, обоснована новая трехуровневая методология, включающая аппаратную верификацию, системную корреляцию и предиктивную аналитику. Особое внимание уделено разработке гибридного алгоритмического ядра, в котором нейросетевая классификация событий, предиктивные модели и цифровой двойник защищаемой зоны работают в едином контуре. Приводится описание архитектуры распределенного программно-аппаратного комплекса, реализующего предложенные принципы, и план экспериментального исследования на базе имитационной модели участка сети 110 кВ. Результатом работы является законченная концепция, обеспечивающая переход от реактивной к проактивной и адаптивной модели эксплуатации релейной защиты.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, большие данные, цифровой двойник, интеллектуальная релейная защита, место повреждения, волновая локация, гибридные алгоритмы, предиктивная диагностика
    Перейти 

  • Цифровая зрелость предприятий и её экономические эффекты теоретические основы, данные и кластерный анализ

    Статья в сборнике трудов конференции
    Современные тренды управления, экономики и предпринимательства: от теории к практике
    Авторы:
    Ишмухаметова Диана Руслановна, Нажмутдинов Руслан Азатович, Глинская Анна Романовна, Ершов Юрий Константинович
    Рубрика:
    Историко-теоретические аспекты экономики и предпринимательства
    Аннотация:
    В статье рассматривается влияние цифровой зрелости предприятий на их экономические результаты. Анализ основан на данных 8 412 компаний промышленности и сервисного сектора за период 2015–2024 гг. Представлены теоретические подходы к пониманию цифрового капитала, методология формирования индекса цифровой зрелости IDM и результаты кластеризации предприятий по уровню цифровой интеграции. Выявлены группы компаний с различной структурой цифровых компетенций и показано, что высокие уровни зрелости связаны с качественным переходом в динамике выручки.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, экономический рост, машинное обучение, цифровая трансформация, цифровая зрелость, анализ данных, кластеризация, производительность предприятий
    Перейти 

  • Искусственный интеллект в экономике Республики Беларусь

    Статья в сборнике трудов конференции
    Современные тренды управления, экономики и предпринимательства: от теории к практике
    Авторы:
    Корбит Алексей Павлович, Шарова Ксения Игоревна
    Рубрика:
    Макроэкономическое регулирование национальной экономики и механизмы совершенствования государственной экономической политики
    Аннотация:
    В статье рассматривается роль и перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в экономику Республики Беларусь. Несмотря на высокий потенциал отечественного ИТ-сектора и активные шаги по цифровой трансформации – включая создание Центра ИИ при Национальном банке, применение нейросетей в здравоохранении, сельском хозяйстве и госуправлении – страна сталкивается с рядом вызовов: недостаток квалифицированных кадров, ограниченный доступ к структурированным данным, низкая цифровая грамотность населения, а также отсутствие специализированного регуляторного органа по контролю и безопасности ИИ. Особое внимание уделено вопросам этики, прозрачности, защиты данных и рисков предвзятости алгоритмов. Автор подчёркивает необходимость разработки комплексной национальной стратегии, объединяющей усилия государства, бизнеса и научного сообщества, а также важность международного сотрудничества для устойчивого и безопасного развития ИИ как драйвера экономического роста и цифрового суверенитета Республики Беларусь.
    Ключевые слова:
    человеческий капитал, искусственный интеллект, машинное обучение, цифровая трансформация, большие данные, нейросети, цифровой суверенитет
    Перейти 

  • Принцип работы рекомендательных систем и их влияние на человека на примере «YouTube»

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности
    Авторы:
    Тагиров Марк Ильич, Ушаков Александр Анатольевич, Терещенко Олеся Валерьевна
    Рубрика:
    Менеджмент и его разновидности, диверсификация, маркетинг, ценообразование и логистика
    Аннотация:
    В статье проводится анализ рекомендательной системы «YouTube», а также проводится исследование архитектуры системы, которая, в свою очередь, основана на двухэтапной модели машинного обучения, с учетом внедрения методов самообучения и ее эволюция в 2025 г. Уделяется основное внимание выявлению и систематизации рисков, которые связаны с персонализацией контента, таких как формирование «информационных пузырей», влияние на поведения пользователя и продвижение радикального контента. Представлены рекомендации для снижения выявленных негативных эффектов у пользователей и разработчиков на основе актуальных научных публикаций и статистики.
    Ключевые слова:
    зависимость, искусственный интеллект, машинное обучение, алгоритмы, персонализация, YouTube, большие языковые модели, рекомендательные системы, информационный пузырь
    Перейти