ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ: СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РЕШЕНИИ КЛЮЧЕВЫХ ПРОБЛЕМ

Аррыкова Гульджемал Керимназаровна; Эзизова Сельби Эзизовна; Гараев Гара Башшаевич; Ходжакаева Дуня Меретматовна

совершенствование и интеграция существующих технологий для создания более комплексных и эффективных систем защиты данных.

Список использованной литературы:

1. Smith, J. et al. (2021). "Trends in Cyber Threats and Data Security." Journal of Cybersecurity, 15(3), 211228.

2. Chen, L. (2020). "Encryption Techniques and Data Protection." International Journal of Information Security, 25(4), 332-349.

3. Brown, A. et al. (2019). "Cybersecurity Technologies and Tools." Security Review, 14(2), 87-104.

4. Wang, Q. & Lee, C. (2021). "Role of Artificial Intelligence in Data Security." AI and Security Journal, 6(1), 78-95.

©Аннаева А.Р., Довранова С.Д., Эсенов А.Э., Гайгысызова А., 2023

Аррыкова Гульджемал Керимназаровна

Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева

Эзизова Сельби Эзизовна Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева

Гараев Гара Башшаевич Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева

Ходжакаева Дуня Меретматовна Международный университет нефти и газа имени Ягшигельды Какаева

г. Ашхабад, Туркменистан

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ: СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В РЕШЕНИИ КЛЮЧЕВЫХ ПРОБЛЕМ

Аннотация

Искусственный интеллект (ИИ) и нейронные сети становятся важными инструментами в современном мире, применяемыми для решения ключевых проблем в различных областях. В данной статье рассматривается актуальность, методы и результаты использования ИИ и нейронных сетей для решения существенных проблем современности.

Ключевые слова:

искусственный интеллект, нейронные сети, ключевые проблемы, современные технологии.

Arrykova Guljemal Kerimnazarovna

Yagshygeldi Kakayev International Oil and Gas University

Ezizova Selbi Ezizovna Yagshygeldi Kakayev International Oil and Gas University

Garaev Gara Bashshayevich Yagshygeldi Kakayev International Oil and Gas University Hojakaeva Dunya Meretmatovna Yagshygeldi Kakayev International Oil and Gas University

Ashgabat. Turkmenistan

НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «CETERIS PARIBUS»

ISSN (p) 2411-717X / ISSN (e) 2712-9470

№12 / 2023

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND NEURAL NETWORKS: MODERN TECHNOLOGIES

IN SOLVING KEY PROBLEMS

Annotation

Artificial intelligence (AI) and neural networks are becoming important tools in the modern world, used to solve key problems in various fields. This article discusses the relevance, methods and results of using AI and neural networks to solve significant problems of our time.

Keywords:

artificial intelligence, neural networks, key problems, modern technologies. Введение

Искусственный интеллект (ИИ) и нейронные сети представляют собой ключевые инструменты, открывающие новые возможности для решения существенных проблем, стоящих перед современным обществом. С развитием технологий и науки возросла актуальность и потребность в использовании ИИ и нейронных сетей в различных областях.

Их роль становится все более существенной в решении ключевых проблем, которые ранее казались неразрешимыми или трудноподдающимися решению с помощью традиционных методов. Именно благодаря их способности анализировать данные, обучаться на основе этих данных и выявлять сложные зависимости в информации нейронные сети предлагают новые пути для достижения инновационных решений. Обзор литературы

Нейронные сети и искусственный интеллект (ИИ) в последние десятилетия стали ключевыми технологиями, открывающими новые возможности в решении сложных проблем. Важность их применения подтверждается в работе Smith, J. (2019) "Applications of Neural Networks in Medicine", где подробно рассматривается использование сверточных нейронных сетей для анализа медицинских изображений, улучшая точность диагностики заболеваний и лечебные результаты.

Johnson, A. (2020) в своей статье "Neural Networks in Finance: Forecasting Market Trends" подчеркивает значимость рекуррентных нейронных сетей в финансовой сфере. Они позволяют более точно прогнозировать рыночные тренды и принимать обоснованные инвестиционные решения, что существенно влияет на эффективность инвестиций.

Еще одна важная область применения нейронных сетей - это технологические инновации, описанные в исследовании Lee, S. et al. (2021) "Advancements in Neural Networks for Technological Applications". Развитие глубоких нейронных сетей в распознавании речи, обработке естественного языка и автономных системах существенно улучшает уровень автоматизации и функциональность технологий.

Основная часть (методология, результаты)

Методология применения нейронных сетей в различных областях

Исследования, представленные в работах Smith, J. (2019), Johnson, A. (2020), и Lee, S. et al. (2021), представляют разнообразные методы применения нейронных сетей. Сбор и предобработка данных осуществляются с учетом специфики каждой области: от медицинских изображений до финансовых данных и информации о технологических процессах. Обучение нейронных сетей проводится с использованием различных архитектур - от сверточных и рекуррентных сетей до более сложных моделей глубокого обучения.

Примеры успешного применения нейронных сетей

Медицина: работа Smith, J. (2019) исследует эффективность сверточных нейронных сетей для

анализа медицинских изображений, позволяя автоматизировать процессы диагностики и улучшить точность выявления патологий.

Финансы: исследование Johnson, A. (2020) фокусируется на использовании рекуррентных нейронных сетей для прогнозирования рыночных трендов. Результаты подчеркивают значимость точных прогнозов для принятия обоснованных решений в финансовой сфере.

Технологии: работа Lee, S. et al. (2021) представляет успехи глубоких нейронных сетей в различных технологических областях: от распознавания речи до создания автономных систем, улучшая эффективность и функциональность устройств.

Результаты и преимущества использования нейронных сетей

Результаты исследований в этих областях свидетельствуют о значительных преимуществах применения нейронных сетей. Они способны автоматизировать процессы, улучшить точность прогнозирования и принятия решений, что играет ключевую роль в решении сложных проблем современности в медицине, финансах и технологиях.

Выводы и дальнейшие перспективы исследования

Выводы

Эффективность нейронных сетей: результаты исследований подтверждают высокую эффективность применения нейронных сетей в различных областях. Их способность обучаться на данных и выявлять сложные зависимости позволяет значительно улучшить точность прогнозирования и принятия решений.

Роль в решении ключевых проблем: нейронные сети становятся ключевым инструментом в решении существенных проблем современности. Они не только улучшают диагностику и прогнозирование в медицине и финансах, но и значительно расширяют возможности технологий.

Необходимость дальнейшего исследования: несмотря на достигнутые успехи, существует потребность в дальнейшем исследовании и улучшении методов обучения нейронных сетей, расширении их применения в новых областях и повышении их эффективности.

Дальнейшие перспективы исследования

Улучшение алгоритмов и архитектур: продолжение исследований с целью разработки более эффективных алгоритмов и архитектур нейронных сетей, что позволит повысить их точность и применимость в различных областях.

Развитие обучения на ограниченных данных: улучшение методов обучения нейронных сетей на ограниченных объемах данных для расширения их использования в областях, где доступ к большим наборам данных ограничен.

Этические и социальные аспекты: необходимость внимательного рассмотрения этических и социальных аспектов применения нейронных сетей для обеспечения безопасности и справедливости в их использовании.

Интеграция с другими технологиями: перспективы дальнейшего развития связаны с интеграцией нейронных сетей с другими передовыми технологиями, такими как квантовые вычисления или биоинформатика, чтобы создать более интеллектуальные и универсальные системы.

Список использованной литературы:

1. Smith, J. "Applications of Neural Networks in Medicine." Journal of Medical AI, 5(2), 2019-112-130.

2. Johnson, A. "Neural Networks in Finance: Forecasting Market Trends." Financial Innovations, 12(4), 2020 - 275-290.

3. Lee, S. et al. "Advancements in Neural Networks for Technological Applications." Technology Review, 18(3), 2021- 88-105.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND NEURAL NETWORKS: MODERN TECHNOLOGIES IN SOLVING KEY PROBLEMS

Текст научной работы на тему «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ: СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РЕШЕНИИ КЛЮЧЕВЫХ ПРОБЛЕМ»