Изучение применения глубокого обучения на основе технологий искусственного интеллекта

Авторы

  • Ә.Т. Баялы Международный казахско-турецкий университет имени Х.А.Ясави
  • Н.М. Жунисов Международный казахско-турецкий университет имени Х.А.Ясави
  • А.Б. Жаксылык Международный казахско-турецкий университет имени Х.А.Ясави

Ключевые слова:

Искусственный интеллект (ИИ), глубокое обучение, Машинное обучение, нейронная сеть, алгоритм, технология, распознавание объектов.

Аннотация

Исследование использования глубокого обучения, основанного на технологиях искусственного интеллекта (ИИ), является динамичной и динамично развивающейся областью, охватывающей различные области и области. Глубокое обучение, часть машинного обучения, включает использование нескольких уровней нейронных сетей для анализа и обработки данных, что позволяет машинам учиться и принимать решения независимо. В этой статье дается обзор основных аспектов, связанных с использованием глубокого обучения в контексте искусственного интеллекта. Глубокое обучение-это область исследований машинного обучения (машинное обучение-ML). Методология глубокого обучения использует нелинейные преобразования и абстракции моделей высокого уровня в больших базах данных. Внедрение архитектуры глубокого обучения во многих областях вносит значительный вклад в развитие искусственного интеллекта. Вот почему в статье представлены последние исследования вкладов и новых применений глубокого обучения. Методы исследования глубокого обучения на основе технологий искусственного интеллекта важность темы исследование, разработанное специально для наблюдения за развитием международной культуры. В этом исследовании сравнивается управление методами глубокого обучения по обучению, получению обучения и использованию искусственного интеллекта в технологиях искусственного интеллекта. В исследовательском плане данной темы исследуется подготовка по выявлению педагогических, технологических, и интеллектуальных аспектов технологий искусственного интеллекта по разработке и преобразованию продуктов.

Библиографические ссылки

Rajesh S.B. Brief on Regression analysis // Logistic Regression Assumptions. URL: https://medium.com/greyatom/logistic-regression-89e496433063 (дата обращения: 04.11.2019)

Лысачев М.Н. Искусственный интеллект. Анализ, тренды, мировой опыт / М.Н.Лысачев, А.Н.Прохоров; научный редактор Д.А. Ларионов. - Корпоративное издание. – Москва; Белгород: КОНСТАНТА-принт, 2023. - 460 с.: ил., табл.

Max Simkoff, Andy Mahdavi, November 12, 2019, [Electronic resource]. - Available at:https://blogs.scientificamerican.com/observations/ai-doesntactually-exist-yet/(Accessed: 28.11.2022).

Artificial Intelligence Definition, 09 Nov 2020, Article By: Nunung Nurul Qomariyah, Ph.D [Electronic resource]. - Available at:https: // international.binus.ac.id / computer-science /2020/11/09/ artificial intelligence-definition/ (Accessed: 28.11.2022).

Introduction to the JAGI Special Issue «On Defining Artificial Intelligence» February 2020. Journal of artificial General Intelligence Special Issue «On Defining Artificial Intelligence» [Electronic resource]. - Available at: https: // www.researchgate.net / publication /39720104_Introduction_to_the_JAGI_Special_Issue_On_Defining_Artificial_Intelligence_Commentaries_and_Author’s_Response (Accessed:28.11.2022).

Konstantinova L.V., Vorozhikhin V.V., Petrov A.M., Titova E.S., Shtykhno D.A. Generative Artificial Intelligence in Education: Discussions and Forecasts. Open Education. 2023;27(2):36-48. (In Russ.)

PETER MORGAN - Towards a General Theory of Intelligence | Rise of AI conference 2019 [Electronic resource]. - Available at: https://www.youtube.com/watch?v=qZf4f8nHKKU (Accessed:28.11.2022).

Machine Learning vs Deep Learning: A non-technical introduction [Electronic resource]. - Available at: https://medium.com@labai / machine-learning-vs-deep-learning-a-non-technical-introductiond2cdce6a953f (Accessed: 28.11.2022).

AI, Machine Learning and neural networks explained, 27 July 2020, Sieuwert van Otterloo [Electronic resource]. – Available at: https://ictinstitute.nl/ai-machine-learning-and-neural-networks-explained /(Accessed:28.11.2022).

Supervised vs Unsupervised Vs Reinforcement Learning – The fundamental differences JANUARY 24, 2021 [Электронный ресурс]. – Доступно: https://starship-knowledge.com / supervised-vs-unsupervised-reinforcement (Accessed: 28.11.2022).

A Gentle Introduction to Object Recognition with Deep Learning. By Jason Brownlee on May 22, 2019 [Electronic resource]. - Available at: https: // machine learning mastery.com / object-recognition-with-deep learning / (Accessed:28.11.2022).

Alexandre Villella. Jun 22, 2020. Time-to-Revenue in Self-Driving Cars [Electronic resource]. - Available at: https://medium.com/@ alexandrevillela/time-to-revenue-in-self-driving-cars-a48c9d7340a5 (Accessed:28.11.2022).

Machine Learning Tops AI Dollars by Sarah Feldman, May 10, 2019 [Electronic resource]. – Available at: https://www.statista.com/ chart/17966/worldwide-artificial-intelligence-funding/ (Accessed: 28.11.2022).

Павлов А.О. Искусственный интеллект в логистике // Актуальные исследования. 2021. №44 (71). С. 16-18. URL: https://apni.ru/article/3107-iskusstvennij-intellect-v-logistic

Еремина Л.В. Повышение эффективности логистического планирования за счет использования искусственного интеллекта / Л.В. Еремина, А.Ю. Мамойко, А.С. Папикян. Текст: непосредственный // Техника. Технологии. Инженерия. 2019. № 4 (14). С. 1-7. URL: https://moluch.ru/th/8/archive/142/4404/ (дата обращения: 14.02.2023).

Микуленков А.С. Искусственный интеллект: драйвер цифровой трансформации и источник экономических угроз // Ученые записки международного банковского института ISSN:24133345. 2022. №1(39). С.129-146.URL: https: // www.elibrary.ru / item.asp?id=48392462

Мешечкина Р.П., Ворона А.А. Перспективные направления развития таможенных органов на основе цифровых технологий и искусственного интеллекта // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2021. № 6 (91). С. 9-18.

Rajesh S.B. Brief on Regression analysis // Logistic Regression Assumptions. URL: https://medium.com/greyatom/logistic-regression-89e496433063 (дата обращения: 04.11.2019)

Лысачев М.Н. Искусственный интеллект. Анализ, тренды, мировой опыт / М.Н.Лысачев, А.Н.Прохоров; научный редактор Д.А. Ларионов. - Корпоративное издание. – Москва; Белгород: КОНСТАНТА-принт, 2023. - 460 с.: ил., табл.

Max Simkoff, Andy Mahdavi, November 12, 2019, [Electronic resource]. - Available at:https://blogs.scientificamerican.com/observations/ai-doesntactually-exist-yet/(Accessed: 28.11.2022).

Artificial Intelligence Definition, 09 Nov 2020, Article By: Nunung Nurul Qomariyah, Ph.D [Electronic resource]. - Available at:https: // international.binus.ac.id / computer-science /2020/11/09/ artificial intelligence-definition/ (Accessed: 28.11.2022).

Introduction to the JAGI Special Issue «On Defining Artificial Intelligence» February 2020. Journal of artificial General Intelligence Special Issue «On Defining Artificial Intelligence» [Electronic resource]. - Available at: https: // www.researchgate.net / publication /39720104_Introduction_to_the_JAGI_Special_Issue_On_Defining_Artificial_Intelligence_Commentaries_and_Author’s_Response (Accessed:28.11.2022).

Konstantinova L.V., Vorozhikhin V.V., Petrov A.M., Titova E.S., Shtykhno D.A. Generative Artificial Intelligence in Education: Discussions and Forecasts. Open Education. 2023;27(2):36-48. (In Russ.)

PETER MORGAN - Towards a General Theory of Intelligence | Rise of AI conference 2019 [Electronic resource]. - Available at: https://www.youtube.com/watch?v=qZf4f8nHKKU (Accessed:28.11.2022).

Machine Learning vs Deep Learning: A non-technical introduction [Electronic resource]. - Available at: https://medium.com@labai / machine-learning-vs-deep-learning-a-non-technical-introductiond2cdce6a953f (Accessed: 28.11.2022).

AI, Machine Learning and neural networks explained, 27 July 2020, Sieuwert van Otterloo [Electronic resource]. – Available at: https://ictinstitute.nl/ai-machine-learning-and-neural-networks-explained /(Accessed:28.11.2022).

Supervised vs Unsupervised Vs Reinforcement Learning – The fundamental differences JANUARY 24, 2021 [Электронный ресурс]. – Доступно: https://starship-knowledge.com / supervised-vs-unsupervised-reinforcement (Accessed: 28.11.2022).

A Gentle Introduction to Object Recognition with Deep Learning. By Jason Brownlee on May 22, 2019 [Electronic resource]. - Available at: https: // machine learning mastery.com / object-recognition-with-deep learning / (Accessed:28.11.2022).

Alexandre Villella. Jun 22, 2020. Time-to-Revenue in Self-Driving Cars [Electronic resource]. - Available at: https://medium.com/@ alexandrevillela/time-to-revenue-in-self-driving-cars-a48c9d7340a5 (Accessed:28.11.2022).

Machine Learning Tops AI Dollars by Sarah Feldman, May 10, 2019 [Electronic resource]. – Available at: https://www.statista.com/ chart/17966/worldwide-artificial-intelligence-funding/ (Accessed: 28.11.2022).

Павлов А.О. Искусственный интеллект в логистике // Актуальные исследования. 2021. №44 (71). С. 16-18. URL: https://apni.ru/article/3107-iskusstvennij-intellect-v-logistic

Еремина Л.В. Повышение эффективности логистического планирования за счет использования искусственного интеллекта / Л.В. Еремина, А.Ю. Мамойко, А.С. Папикян. Текст: непосредственный // Техника. Технологии. Инженерия. 2019. № 4 (14). С. 1-7. URL: https://moluch.ru/th/8/archive/142/4404/ (дата обращения: 14.02.2023).

Микуленков А.С. Искусственный интеллект: драйвер цифровой трансформации и источник экономических угроз // Ученые записки международного банковского института ISSN:24133345. 2022. №1(39). С.129-146.URL: https: // www.elibrary.ru / item.asp?id=48392462

Мешечкина Р.П., Ворона А.А. Перспективные направления развития таможенных органов на основе цифровых технологий и искусственного интеллекта // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2021. № 6 (91). С. 9-18.

Загрузки

Опубликован

2023-12-28