ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫ НЕГІЗІНДЕ ТЕРЕҢ ОҚЫТУДЫҢ ҚОЛДАНЫЛУЫН ЗЕРТТЕУ
Кілт сөздер:
Жасанды интеллект (ЖИ), терең оқыту, машиналық оқыту, нейрондық желі, алгоритм, технология, объектілерді тану.Аңдатпа
Жасанды интеллект (ЖИ) технологияларына негізделген терең оқытуды қолдануды зерттеу әртүрлі салалар мен салаларды қамтитын серпінді және қарқынды дамып келе жатқан сала болып табылады. Терең оқыту, машиналық оқытудың бір бөлігі, деректерді талдау және өңдеу үшін бірнеше деңгейлі нейрондық желілерді пайдалануды қамтиды, бұл машиналарға дербес үйренуге және шешім қабылдауға мүмкіндік береді.
Бұл мақалада жасанды интеллект контекстінде терең оқытуды қолдануға байланысты негізгі аспектілерге шолу жасалынған. Терең оқыту-бұл машиналық оқытуды зерттеу саласы (machine learning-ML). Терең оқыту әдістемесі үлкен мәліметтер базасында сызықтық емес түрлендірулер мен жоғары деңгейлі модельдік абстракцияларды қолданады. Көптеген салаларда терең оқыту архитектурасын енгізу жасанды интеллекттің дамуына айтарлықтай үлес қосып келеді. Сондықтан мақалада қарастырылатын терең оқытудың үлестері мен жаңа қолданылуы туралы соңғы зерттеулер берілген.
Жасанды интеллект технологиялары негізінде терең оқытуды зерттеу әдістері тақырыптың маңыздылығы халықаралық мәдениетті дамытуды арнайы түрде байқаулау үшін жасалған зерттеу. Бұл зерттеу, жасанды интеллект технологияларында жаттығу, дайындықты алу мен жасанды интеллектті пайдалану бойынша терең оқыту әдістерінің басқаруын салыстырады. Бұл тақырыптың зерттеу жоспарында жасанды интеллект технологияларының педагогикалық, технологиялық, және интеллектуалды өнімдерді дамыту мен түрлендіру аспектілерін анықтау жөнінде дайындықты зерттейді.
Әдебиеттер тізімі
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.
