Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

Целью данного пособия является учебно-методическое обеспечение системы образования Новосибирского Государственного Технического Университета. Пособие содержит англоязычные тексты по специальным тематикам, затрагивающим различные аспекты нефтегазовой промышленности, а также разработанный на их основе комплекс заданий, ориентированных на взаимосвязанное формирование умений иноязычного чтения, письма и говорения в контексте английского для профессиональных целей. Пособие также включает дополнительные задания по развитию навыков перевода и говорения.

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.

Настоящая монография представляет собой междисциплинарное исследование фундаментальных проблем и прикладных задач правового регулирования использования систем искусственного интеллекта (ИИ). В работе рассмотрено влияние технологических революций на развитие общественных отношений, вследствие которого менялись устоявшиеся правовые подходы. Результатом технологического прогресса последних десятилетий стало появление технических средств, способных принимать самостоятельные решения, в том числе имеющие юридическое значение. Такая автономность технических средств обусловила возникновение ряда фундаментальных юридических проблем. В монографии определены и исследованы наиболее существенные проблемы: делегирование системам ИИ возможности принятия решений, установление субъекта ответственности за вред, причиненный системами ИИ, прозрачность и подотчетность функционирования систем ИИ. На основе полученных результатов авторам удалось перейти к формулированию подходов к разрешению прикладных задач, что позволило разработать предложения по совершенствованию отечественной концепции нормативного правового регулирования применения систем ИИ. Законодательство приведено по состоянию на 1 февраля 2022 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.

Журнал «Умное Производство» специализируется на инновационно-промышленных технологиях по теме современного и умного производства, которые являются основными драйверами Индустрии 4.0. Среди них: промышленная политика, роботизация, искусственный интеллект, аддитивные технологии, инжиниринг, цифровизация. Журнал ориентируется на собственников и топ-менеджеров высокотехнологичных компаний.

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 сборнике представлены статьи участников конференции «Лингвистический форум 2020: Язык и искусственный интеллект» (Институт языкознания РАН, Москва, ноябрь 2020 г.), отражающие общую и частную проблематику научных исследований в области лингвистики и компьютерных технологий. Авторы публикуемых статей предлагают решения специальных вопросов на фоне более масштабных объектов научной эвристики, обязательных при разработке и применении искусственного интеллекта: мозг, сознание, мышление, дискретность/недискретность единиц речи и текста, машинная обработка вербальных данных и роль автора, знаковая деятельность и смыслообразование, механизмы коммуникации.

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing — NLP). Рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек. Также даются обзорные сведения специализированных нейросетевых архитектур, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания.

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

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.

публикуются результаты исследований по биологическим, физико-математическим и техническим наукам. В разделе «Математика и компьютерные науки» публикуются результаты, полученные в области теоретической, прикладной математики, компьютерных наук. В разделе «Физика и технические науки» публикуются результаты исследований по физическим и техническим наукам, в том числе по общим вопросам физики, общим проблемам физического эксперимента, физике элементарных частиц, теории полей и др. В разделе «Естественные науки» публикуются результаты фундаментально-ориентированных исследований в области рационального природопользования и охраны природных ресурсов, многолетних исследований по физиологии развития человека, биоразнообразию Северного Кавказа, рассматриваются вопросы создания концептуальной модели онтогенеза и адаптации в условиях полимодальных воздействий среды, создания и реализации здравоцентристской парадигмы здоровья учащейся молодежи, экологические основы рационального освоения природных ресурсов. В разделе «Геоинформационные системы» публикуются данные, составляющие интеллектуальную географическую информационную систему, основанные на знаниях и обеспечивающие комплексную диагностику эколого-ресурсного потенциала территории, рассматриваются вопросы технологии автоматизированной географической диагностики территории и др

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.

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.

публикуются результаты исследований по биологическим, физико-математическим и техническим наукам. В разделе «Математика и компьютерные науки» публикуются результаты, полученные в области теоретической, прикладной математики, компьютерных наук. В разделе «Физика и технические науки» публикуются результаты исследований по физическим и техническим наукам, в том числе по общим вопросам физики, общим проблемам физического эксперимента, физике элементарных частиц, теории полей и др. В разделе «Естественные науки» публикуются результаты фундаментально-ориентированных исследований в области рационального природопользования и охраны природных ресурсов, многолетних исследований по физиологии развития человека, биоразнообразию Северного Кавказа, рассматриваются вопросы создания концептуальной модели онтогенеза и адаптации в условиях полимодальных воздействий среды, создания и реализации здравоцентристской парадигмы здоровья учащейся молодежи, экологические основы рационального освоения природных ресурсов. В разделе «Геоинформационные системы» публикуются данные, составляющие интеллектуальную географическую информационную систему, основанные на знаниях и обеспечивающие комплексную диагностику эколого-ресурсного потенциала территории, рассматриваются вопросы технологии автоматизированной географической диагностики территории и др

Глубокое обучение добилось впечатляющих успехов во многих отраслях. Сейчас оно все глубже проникает в прикладные научные исследования, в частности в биологию и смежные дисциплины. Эта книга рассказывает о применении глубокого обучения в геномике, химии, биофизике, микроскопии, медицине и других направлениях современных исследований всего, что связано с живыми организмами. Представленные в книге стандартные архитектуры глубоких сетей идеально подходят для программистов-разработчиков и ученых, работающих над созданием новых лекарств или ведущих исследования в области биологии и генетики. Книга содержит множество практических примеров, включая полный цикл поиска нового лекарства — одну из самых сложных научно-прикладных задач на стыке физики, химии, биологии и медицины.

TinyML — технология, призванная расширить использование искусственного интеллекта за счет устройств с малым энергопотреблением, таких как микроконтроллеры. Прочитав эту книгу, вы сможете свободно использовать передовые практики и фреймворки ML в своей работе. Для начала вы ознакомитесь с основами развертывания интеллектуальных приложений на Arduino Nano 33 BLE Sense и Raspberry Pi Pico, а затем на примере работы с реальными датчиками получите необходимые навыки для внедрения комплексных интеллектуальных приложений в различных сценариях.

В книге популярно излагаются методы футурологии и результаты, достигаемые благодаря этим методам. Основная идея книги заключается в том, что главным движущим фактором в XXI веке станет развитие трех сверхтехнологий: искусственного интеллекта, нанотехнологий и биотехнологий, которые обладают потенциалом кардинальным образом изменить жизнь общества. В результате такого развития возможны два сценария: либо радикальное продление жизни людей, либо глобальная катастрофа. Отсюда следует, что предотвращение катастрофы и продление жизни людей — это первоочередная задача человечества на ближайшие десятилетия.

Научный журнал "Информационные технологии и вычислительные системы" публикует материалы о новейших научно-технических и инновационных достижениях в области фундаментальных и прикладных исследований по широкому кругу проблем в сфере информационных технологий, вычислительных систем, интеллектуальных методов и систем управления. Журнал предназначен для научных сотрудников, инженеров и исследователей, работающих в рамках этой проблематики.

Консультант по цифровой трансформации и роботизации Эндрю Берджесс семь лет помогает компаниям внедрять ИИ. В своей книге он без «воды» и сложных терминов рассматривает такие практические функции ИИ, как распознавание образов, обработку естественного языка и прогнозирование, иллюстрируя их кейсами компаний из разных отраслей. Книга будет интересна как предпринимателям, которые только задумываются о перспективах использования ИИ, так и тем, кто хочет применять его более эффективно.

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.

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.

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.

публикуются результаты исследований по биологическим, физико-математическим и техническим наукам. В разделе «Математика и компьютерные науки» публикуются результаты, полученные в области теоретической, прикладной математики, компьютерных наук. В разделе «Физика и технические науки» публикуются результаты исследований по физическим и техническим наукам, в том числе по общим вопросам физики, общим проблемам физического эксперимента, физике элементарных частиц, теории полей и др. В разделе «Естественные науки» публикуются результаты фундаментально-ориентированных исследований в области рационального природопользования и охраны природных ресурсов, многолетних исследований по физиологии развития человека, биоразнообразию Северного Кавказа, рассматриваются вопросы создания концептуальной модели онтогенеза и адаптации в условиях полимодальных воздействий среды, создания и реализации здравоцентристской парадигмы здоровья учащейся молодежи, экологические основы рационального освоения природных ресурсов. В разделе «Геоинформационные системы» публикуются данные, составляющие интеллектуальную географическую информационную систему, основанные на знаниях и обеспечивающие комплексную диагностику эколого-ресурсного потенциала территории, рассматриваются вопросы технологии автоматизированной географической диагностики территории и др

Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению — в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину — благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей. Второй том посвящен нейронным сетям — быстро развивающемуся направлению машинного обучения.

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!

Ошеломляющий успех коммерческих приложений машинного обучения (machine learning — ML) и быстрый рост этой отрасли создали высокий спрос на готовые методы ML, которые можно легко использовать без специальных знаний. Однако и сегодня успех практического применения в решающей степени зависит от экспертов — людей, которые вручную выбирают подходящие архитектуры и их гиперпараметры. Методы AutoML нацелены на устранение этого узкого места путем построения систем ML, способных к автоматической оптимизации и самонастройке независимо от типа входных данных. В этой книге впервые представлен всеобъемлющий обзор базовых методов автоматизированного машинного обучения (AutoML).

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.

публикуются результаты исследований по биологическим, физико-математическим и техническим наукам. В разделе «Математика и компьютерные науки» публикуются результаты, полученные в области теоретической, прикладной математики, компьютерных наук. В разделе «Физика и технические науки» публикуются результаты исследований по физическим и техническим наукам, в том числе по общим вопросам физики, общим проблемам физического эксперимента, физике элементарных частиц, теории полей и др. В разделе «Естественные науки» публикуются результаты фундаментально-ориентированных исследований в области рационального природопользования и охраны природных ресурсов, многолетних исследований по физиологии развития человека, биоразнообразию Северного Кавказа, рассматриваются вопросы создания концептуальной модели онтогенеза и адаптации в условиях полимодальных воздействий среды, создания и реализации здравоцентристской парадигмы здоровья учащейся молодежи, экологические основы рационального освоения природных ресурсов. В разделе «Геоинформационные системы» публикуются данные, составляющие интеллектуальную географическую информационную систему, основанные на знаниях и обеспечивающие комплексную диагностику эколого-ресурсного потенциала территории, рассматриваются вопросы технологии автоматизированной географической диагностики территории и др

Книга посвящена теории и численным методам гарантированного оценивания и аппроксимации множеств. Техника и математический аппарат интервального анализа строго обобщаются на процедуры работы с множествами. Впервые в монографической литературе детально рассматривается приложение разработанных методов к решению систем нелинейных уравнений и неравенств, задачам оптимизации, оценивания параметров и состояний, робастного управления и робототехники. Приводится подборка примеров и упражнений.

Книга, посвященная моделированию нервных систем, дает возможные ответы на следующие вопросы: как должна быть устроена нервная система с логически-рациональной точки зрения? можно ли воспроизвести путь «конструкторской мысли», который прошла Природа, конструируя нервные системы? что такое нейрон и как он работает? Рассмотрены способы построения адаптивных систем управления на основе эмпирических знаний, или систем динамической оптимизации. Представлены прототипы некоторых прикладных систем, построенных с использованием предложенного метода.

Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению — в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину — благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей.

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.