Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

Рецензируемый журнал «Искусственный интеллект и принятие решений» публикует оригинальные научные статьи и обзоры по широкому кругу проблем в области искусственного интеллекта и интеллектуальных систем, анализа и принятия решений, систем поддержки принятия решений, их практического применения. Журнал выпускается под научно-методическим руководством Отделения нанотехнологий и информационных технологий Российской академии наук.

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

Научная монография имеет целью определить основные правовые проблемы, возникающие в современной модели организации здравоохранения в связи с развитием инновационных технологий, выявить перспективы совершенствования российского законодательства. Самостоятельными объектами исследования являются: понятие инноваций в медицинском праве, правовой режим использования искусственного интеллекта и роботов в медицинской деятельности, особенности регулирования репродуктивных прав, юридические проблемы внедрения достижений в области генетики и микробиологии и др. Законодательство приведено по состоянию на 1 сентября 2020 г.

Книга представляет собой серию исследований автора, начавшихся с сенсорной физиологии и постепенно перешедших в область нейронаук, лингвистики, психологии, искусственного интеллекта, семиотики и философии - теперь всё это называется когнитивными исследованиями и представляет собой пример конвергентного и трансдисциплинарого развития науки. Исходная гипотеза совпадает с названием одного из разделов книги - язык как интерфейс между мозгом, сознанием и миром, и это отражает позицию автора и его взгляд на эволюцию и природу вербального языка и других высших функций, их фило- и онтогенез, на генетические и кросс-культурные аспекты развития сознания и языка и их мозговых коррелятов, на возможности межвидовой коммуникации и моделирования человеческих когнитивных процессов.

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

Журнал публикует статьи и научные сообщения по актуальным проблемам авторских, смежных, культурных и информационных прав, правового регулирования киберпространства, правового обеспечения развития технологий искусственного интеллекта. Журнал включен в Список рецензируемых журналов ВАК и вправе публиковать научные статьи по юридическим специальностям. Издается с 1999 г.

Н2О — простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей. В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О — Deep Water и Stacked Ensemble. Их также можно найти в репозитории github.com/statist-bhfz/h2o_book_translate.

В книге рассматриваются актуальные примеры создания приложений глубокого обучения с учетом десятилетнего опыта работы автора в этой области. Вы сэкономите часы проб и ошибок, воспользовавшись представленными здесь шаблонами и приемами. Проверенные методики, образцы исходного кода и блестящий стиль повествования позволят с увлечением освоить даже непростые навыки. По мере чтения вы получите советы по развертыванию, тестированию и техническому сопровождению ваших проектов.

Сложно понять ценность идеи, пока она не опробована на практике. В этой книге рассказывается о том, как контролируемые онлайн-эксперименты (или, как их еще называют, A/B-тесты) позволяют оценить эффективность тех или иных идей по оптимизации веб-сайтов и добиться максимальной отдачи от их использования. Вы узнаете, как правильно подобрать инструменты для тестирования, провести сбор данных и обеспечить измеримость результатов. На конкретных примерах показано, как при помощи A/B-тестов были улучшены веб-ресурсы известных компаний. Контролируемые онлайн-эксперименты широко применяются в Amazon, Booking.com, eBay, Facebook, Google, LinkedIn, Microsoft, Twitter, Яндекс и других компаниях. Эта методика становится неотъемлемой частью культуры бизнеса, основанной на данных.

Древняя стратегическая игра го представляет собой отличный пример для демонстрации возможностей искусственного интеллекта. В 2016 году система, основанная на принципах глубокого обучения, потрясла мир го, победив одного из чемпионов. В данной книге вы познакомитесь с методами глубокого обучения и научитесь создавать го-ботов. По мере чтения вы будете применять все более сложные методы и стратегии обучения, используя библиотеку глубокого обучения Keras, написанную на языке Python. Вы будете с удовольствием наблюдать за тем, как ваш бот осваивает игру го, и узнаете о вариантах применения полученных навыков глубокого обучения к широкому кругу других задач!

Рассмотрены возможности применения методов искусственного интеллекта, вероятностно-статистических методов и экспертных оценок для технической диагностики электрооборудования электроэнергетических систем с учетом их текущего технического состояния, а также управление жизненным циклом и их остаточным эксплуатационным ресурсом.

Монография представляет собой четвертый том серии книг, посвященных наиболее актуальным проблемам цифровизации гражданского оборота. «Искусственный интеллект» и технологии «искусственного интеллекта» становятся все более востребованными с экономической точки зрения. В то же время отношения по созданию данных результатов интеллектуальной деятельности и обороту исключительных прав на них не урегулированы действующим законодательством. Современное состояние доктрины и правоприменительной практики демонстрирует неразрешенность проблем, связанных с правовой квалификацией «искусственного интеллекта» и технологий «искусственного интеллекта», определением их правового режима, применением различных договорных конструкций по созданию этих инновационных нематериальных объектов и обороту исключительных прав на них. На базе анализа нормативного, доктринального и эмпирического материала, включая разбор конкретных судебных решений и практических ситуаций, было проведено исследование данных проблем, сделаны выводы и предложения по их решению. Позиция авторов обосновывается с учетом актуальных направлений развития законодательства, современных подходов правоприменительной практики к разрешению споров, связанных с созданием инновационных результатов интеллектуальной деятельности и распоряжением исключительными правами на них. Это позволяет использовать монографию руководителям правовых департаментов юридических лиц и органов государственной власти, представителям адвокатуры, нотариата и судейского сообщества, иным правоприменителям для обоснования принимаемых ими решений. Материал монографии основывается на комплексном анализе большого количества источников. Законодательство приведено по состоянию на 1 марта 2022 г.

Монография представляет собой пятый том серии книг, посвященных наиболее актуальным проблемам цифровизации гражданского оборота. Заключение и исполнение большинства договоров, взаимодействие субъектов частного права друг с другом и с представителями публично-правовых образований сопровождается электронным документооборотом. Операции с информацией (информационной составляющей big data) осуществляются в различных сферах деятельности, включая digital-медицину и digital-закупки. На базе анализа нормативного, доктринального и эмпирического материала, включая разбор судебных решений и конкретных практических ситуаций, было проведено исследование проблем, связанных с big data, предложены пути их решения. Позиция авторов обосновывается с учетом актуальных направлений развития гражданского законодательства и современных подходов правоприменительной практики к разрешению соответствующих споров. Это позволяет использовать данную монографию руководителям правовых департаментов, а также подразделений, обеспечивающих информационную безопасность юридических лиц и органов государственной власти, представителям правоохранительных органов, адвокатуры, нотариата и судейского сообщества, иным правоприменителям для обоснования принимаемых решений. В книге пошагово рассмотрены практические проблемы, связанные с использованием big data в различных сферах деятельности, что представляет интерес для бизнес-сообщества, в частности компаний, работающих в сфере маркетинга в социальных сетях (SMM), а также для практикующих юристов, специализирующихся на правовом сопровождении передачи, обработки и хранения информации. Материал монографии основывается на комплексном анализе большого количества источников. Законодательство приведено по состоянию на 29 августа 2022 г.

Самоорганизующиеся карты, вместе с их разновидностями, представляют собой одну из наиболее популярных нейросетевых архитектур, ориентированных на обучение без учителя. Они широко используются в таких областях, как статистика, обработка сигналов, теория управления, финансовый анализ, экспериментальная физика, химия, медицина, для решения сложных, многомерных, нелинейных задач, связанных с извлечением признаков, обработкой и классификацией изображений, адаптивным управлением и т. п. В книге дается детальное изложение математического аппарата и применений для самоорганизующихся карт.