Список публикаций по ключевому слову: «искусственный интеллект»

В статье рассматривается вопрос влияния нейросетей на процесс формирования профессиональных качеств будущих журналистов в рамках практических занятий по дисциплине «Технология интервью». Исследуется влияние искусственного интеллекта на развитие коммуникативных навыков, творческих способностей и понимание этических стандартов профессии. Представлены результаты эксперимента, проведенного среди студентов направления «Журналистика» по освоении драматургии интервью, изучены сильные и слабые стороны применения нейросетей в формировании профессиональных компетенций.

В статье рассматриваются вопросы возможностей машинного обучения и его роли в персонализации процесса обучения. Приведены примеры использования обучающих информационных платформ. Авторы отмечают, что эти технологии уже нашли свое применение в других науках, например, широко используются при изучении математики. Технологии машинного обучения могут способствовать демократизации доступа к качественному образованию, устраняя географические и социальные барьеры. Введение адаптивных систем обучения способно радикально изменить подход к обучению, делая его более эффективным и инклюзивным. Дальнейшее интегрирование машинного обучения в образовательные платформы несомненно увеличит эффективность обучения.

В статье рассмотрены вопросы перспективных технологий мониторинга экологической и промышленной безопасности объектов ТЭК. Проведен комплексный анализ и оценка их потенциала для повышения уровня экологической защищенности энергетических объектов. В результате исследования выявлены ключевые ограничения традиционных систем контроля. Проведен анализ новейших технологических решений: дистанционных методов (спутниковый мониторинг, БПЛА с гиперспектральной аппаратурой), распределенных сенсорных сетей на основе IoT, а также инструментов искусственного интеллекта и больших данных для прогнозной аналитики. Показано, что синергия рассмотренных технологий формирует новую проактивный подход для обеспечения безопасности. Обоснована экологическая и экономическая эффективность их внедрения, достигаемая за счет предотвращения аварий и минимизации ущерба.

В статье исследуется архитектура, алгоритмы и экономическая эффективность облачного сервиса для предиктивного обслуживания (Predictive Maintenance, PdM) промышленного оборудования, основанного на конвергенции Industrial Internet of Things (IIoT) и методов искусственного интеллекта (AI). Рассмотрены ключевые технологические компоненты: сенсорные сети для сбора данных, облачные платформы для их обработки и хранения, а также машинное обучение (ML) для построения предиктивных моделей остаточного ресурса (Remaining Useful Life, RUL) и классификации аномалий. Анализируются преимущества подхода по сравнению с реактивным и планово-предупредительным обслуживанием, включая сокращение незапланированных простоев, оптимизацию запасов запчастей и повышение общей эффективности оборудования (OEE). Работа основана на систематизации данных из рецензируемых научных публикаций, отчетов Gartner и McKinsey, а также на анализе успешных кейсов внедрения в таких отраслях, как энергетика, авиация и обрабатывающая промышленность.

В статье представлен анализ адаптивных технологий обучения как современного педагогического инструмента повышения эффективности преподавания в условиях цифровизации образования. Актуальность исследования обусловлена необходимостью поиска рациональных образовательных решений, обеспечивающих высокое качество обучения при оптимальном использовании педагогических и материальных ресурсов, что соответствует задачам экономики образования. Цель статьи заключается в рассмотрении основных видов адаптивных технологий и оценке их педагогической и экономической эффективности в образовательной практике. Показано, что использование адаптивных обучающих платформ, интеллектуальных систем диагностики, формирующего оценивания, аналитики образовательных данных и элементов искусственного интеллекта способствует индивидуализации обучения, повышению учебной мотивации и оптимизации деятельности преподавателя. Сделан вывод о целесообразности внедрения адаптивных технологий как одного из перспективных направлений развития современной педагогики и экономики образования.

В последние годы ИИ становится все более важным элементом различных сфер нашей жизни, включая образование. В статье рассматривается возможность интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс. Автором также проводятся практические примеры его применения.

В статье рассматривается иммунологический андроид как основы резистентности в результате перехода от сложных представлений о системах к простым. Прямой задачей организационной системы, снабженной информационно-техническим иммунитетом, является выявление причин, ведущим к конфликтным ситуациям между системами и их предупреждение. Связующим звеном между системой и информационно-техническим иммунитетом при определении причин, ведущих к межсистемному конфликту, является осознание чужеродного элемента при его попытке внедриться в систему. Многоуровневая логика системы ограничений, осознание и информационно-технический иммунитет составляют системное триединство, то есть единую матрицу сознания.

В статье рассматриваются ключевые вызовы и возможности, которые цифровизация юриспруденции создает для образовательной стратегии. Анализируется противоречие между консервативностью права и динамичностью технологического прогресса, необходимость пересмотра традиционных представлений о юридической профессии и адаптации правовых норм к цифровой среде. Особое внимание уделяется формированию новой юридической этики и развитию цифровой грамотности среди юристов.

В статье анализируются процессы интеграции цифровых технологий в систему образования Российской Федерации. Основное внимание уделяется проблемам, возникающим в рамках масштабной государственной цифровизации. В исследовании применяются методы системного анализа для выявления взаимосвязей между стратегическими инициативами, технологической инфраструктурой и педагогическими практиками. В результате анализа выявляются ключевые вызовы, включая цифровое неравенство, разный уровень готовности педагогов и проблемы конфиденциальности данных. Долгосрочная эффективность цифровой трансформации определяются способностью системы объединить технологический прогресс с педагогическими целями, обеспечить равный доступ и сформировать образовательную среду, целью которого является развитие критического мышления наряду с цифровой грамотностью.

Цель статьи заключается в исследовании возможностей и ограничений применения искусственного интеллекта в проведении лабораторных работ: от планирования экспериментов, сбора данных и их мониторинга до анализа, визуализации, автоматизации отчетности и поддержки дистанционных/виртуальных лабораторий. В работе представлен обзор архитектурных подходов и инструментов (анализ временных рядов, компьютерное зрение, ELN/LIMS, робототехника и пр.), а также сценарии внедрения в классах и лабораториях. Рассматриваются этические и безопасностные аспекты, принципы воспроизводимости, контроля качества и требований к безопасности.

В статье рассматривается вопрос об использовании искусственного интеллекта в работе с дошкольниками. Представлены несомненные его преимущества в дошкольном образовании, а также некоторые недостатки его использования. Отмечается, что, несмотря на все преимущества, внедряя искусственный интеллект в дошкольную среду, важно помнить о том, что технология должна быть дополнением, а не заменой.

В статье рассматриваются способы оптимизации работы преподавателя посредством использования искусственного интеллекта в педагогической деятельности. В ходе данного исследования был проведен анализ источников литературы и некоторых программных средств, обзор которых приведен в тексте статьи. Полученные данные могут быть внедрены в процесс создания методических пособий, планов занятий и подбора заданий для обучающиеся среднего профессионального образования.

Статья посвящена вопросу о роли искусственного интеллекта в повышении эффективности изучения английского языка. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в образовательных программах, позволяющие создать индивидуализированные курсы, автоматизировать проверку заданий и повысить мотивацию учащихся.

В статье рассматривается вопрос об использовании искусственного интеллекта (ИИ) в работе с детьми, имеющими ограниченные возможности здоровья. Отмечается, что основная цель внедрения ИИ заключается в персонализации образовательного процесса, что позволяет адаптировать обучение под уникальные потребности каждого ребёнка. Это включает в себя не только адаптацию учебной среды, но и мониторинг прогресса учащихся, что в конечном итоге способствует более эффективному усвоению знаний.

Статья рассматривает современные возможности искусственного интеллекта (ИИ) в обучении английскому языку и конкретные примеры упражнений, которые учителя могут внедрить в уроки. Автором приведены готовые примеры упражнений на английском языке, инструкции к ним, предполагаемые уровни учащихся и критерии оценки. Освещаются этические аспекты, вопросы приватности данных и рекомендации по внедрению ИИ в учебный процесс.

Авторы статьи отмечают, что в настоящее время образовательный процесс претерпевает существенные изменения под влиянием активного внедрения цифровых технологий и растущей конкуренции на рынке образовательных услуг. Концепция непрерывного обучения приобретает особую значимость, а с развитием цифровых технологий становится актуальным вопрос о внедрении инноваций в процесс обучения и развития кадров. цифровые технологии становятся инструментом её практической реализации. Актуальность вопроса определяет необходимость анализа специфики и потенциальных возможностей применения цифровых технологий при организации системы непрерывного повышения квалификации работников образовательных учреждений.

В статье рассматриваются возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и нейросетей для модернизации и повышения эффективности обучения русскому языку и литературе. Описаны конкретные инструменты и методы использования ИИ для создания учебных материалов, интерактивных заданий, персонализации обучения и развития творческого потенциала школьников. Особое внимание уделяется методическим идеям, позволяющим сделать домашние задания более интересными и разнообразными, а также роли ИИ как помощника учителя и ученика.

В статье рассматривается проблема различных областей применения ИИ на уроках английского языка: от персонального применения до использования его на различных этапах уроков для автоматизации проверки знаний, создания учебных материалов для закрепления и актуализации знаний. Также в статье рассмотрены различные платформы для изучения и для развития навыков говорения на базе искусственного интеллекта.

В статье рассматривается проблема взаимосвязи между искусственным интеллектом (ИИ) и современной математикой. Анализируются исторические предпосылки развития ИИ, роль математики в формировании алгоритмов машинного обучения, перспективы и ограничения существующих подходов. Особое внимание уделено математике глубокого обучения, вероятностному моделированию и статистическим методам анализа больших данных. Поднимается вопрос о роли математики в понимании и интерпретации результатов, полученных с использованием ИИ-технологий, и выявляются новые направления исследований, открывающие возможности для интеграции двух дисциплин.

В статье рассматривается вопрос влияния цифровизации на русский язык, анализируются вызовы и трансформации, с которыми сталкивается язык в эпоху интернета, социальных сетей и искусственного интеллекта. Особое внимание уделяется изменениям в стилистике, лексике и коммуникационных формах, а также возможностям, которые цифровые технологии открывают для сохранения и популяризации русского языка. В статье предлагаются рекомендации по повышению языковой и цифровой грамотности, а также по активному участию в развитии и адаптации языка к новым условиям.

В докладе рассматривается вопрос применения искусственного интеллекта (AI) для оценки эффективности стратегии экономического роста регионов. Анализируются современные методы машинного обучения, интеллектуального анализа данных и прогнозирования, применяемые в стратегическом планировании. Приводятся примеры практического использования AI в российских регионах, включая аналитические платформы, цифровые двойники территорий и системы прогнозирования инвестиционной привлекательности. Рассматриваются преимущества и ограничения применения AI, включая повышение точности прогнозов, снижение субъективного влияния на принятие решений и необходимость качественных данных и квалифицированных специалистов. Доклад демонстрирует, что интеграция AI в процессы стратегического управления экономикой региона способствует повышению эффективности, прозрачности и устойчивости экономического развития.

В организационных системах обнаружена аналогия центральной нервной системы, что позволяет разработать отдельную интеллектуальную самообучающуюся творческую инфраструктуру. Такая организационная система обеспечивает творческое взаимодействие с индивидуумом. Встает вопрос о взаимодействии таких систем с искусственным интеллектом. В ходе исследования выяснилась роль организационной системы в отношении ее применения в современных технологиях. Оснащенный базовыми принципами системы, искусственный интеллект сможет применять системные принципы, с помощью которых можно организовывать индивидуализированные элементы, а также обеспечить защиту информационно-техническим иммунитетом. Таким образом, в дальнейшем развитие искусственного интеллекта возможно при помощи организационной системы, оснащенной информационно-техническим иммунитетом. Это позволит разрабатывать творчески индивидуализированные инфраструктуры.

В статье представлены результаты школьного кейс-исследования того, как семиклассники используют генеративный искусственный интеллект (ГИИ) при решении задач программирования и какие аспекты саморегуляции (планирование, мониторинг, рефлексия) при этом проявляются. Дизайн включал: 1) оценку качества ответов ИИ на учебные промпты (ChatGPT, YandexGPT); 2) включённое наблюдение за четырьмя учениками на 9 занятиях (3 месяца) с доступом к Blackbox AI в Visual Studio Code; 3) анкетирование по компонентам саморегуляции в логике трёхфазной модели Б. Циммермана. Зафиксированы поведенческие индикаторы планирования, мониторинга процесса и понимания, самообъяснения и рефлексии. Показано, что без специальных методик часть подростков выстраивает критически ориентированное взаимодействие с ГИИ, однако у части наблюдалось делегирование этапа планирования ИИ и поверхностная работа с ответами. Обсуждаются педагогические условия, переводящие ИИ из технологии простой выдачи ответов в технологию развития мышления учащегося.

Целью данной работы является рассмотреть актуальность и необходимость применения искусственного интеллекта в современных условиях и обновленных ФГОС, исследовать некоторые возможности нейросети, а также варианты употребления данной технологии на уроках в начальной школе. Практическая значимость методической разработки в том, что в ней приведены примеры заданий, которые можно использовать в рамках учебных предметов начальной школы. На основании полученного практического опыта сделаны выводы о плюсах и минусах использования нейросети на уроках в начальной школе.

В статье исследуется возможность использовать искусственный интеллект в педагогической деятельности. Автором приведены примеры программ и способы их использования для учителей.