CC BY
1
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ « IN SITU »
ISSN (p) 2411-7161 / ISSN (e) 2712-9500
№10 / 2024
Заключение:
Искусственный интеллект изменяет мир, предоставляя новые возможности для улучшения жизни людей и оптимизации процессов в различных сферах. Однако, по мере его развития, возникает множество вопросов, касающихся этики, безопасности и влияния на общество. Чтобы максимизировать пользу от ИИ и минимизировать возможные риски, необходимо уделять внимание не только технологическим аспектам, но и социальным, этическим и правовым вопросам. Список использованной литературы:
1. Рассел, С., Норвиг, П. Искусственный интеллект: современный подход. М.: Вильямс, 2020.
2. Гудфеллоу, И., Бенджио, Й., Курвилль, А. Глубокое обучение. М.: DMK Press, 2018.
3. Шалеев, И. В. Машинное обучение в задачах искусственного интеллекта. СПб.: Питер, 2019.
4. Криспин, Г. М. Применение искусственного интеллекта в медицине. Медицинские технологии, 2021, № 12, с. 34-45.
5. Бурков, А. Машинное обучение: краткий курс для всех. М.: Альпина Паблишер, 2019.
6. Жуков, А. П., Макаров, К. С. Обработка естественного языка с использованием современных моделей ИИ. Компьютерные науки и технологии, 2020, № 7, с. 89-101.
7. Каспер, М., Платт, Дж. Искусственный интеллект и этика: социальные и правовые аспекты. М.: Издательство Высшей школы экономики, 2022.
8. Ворошилов, С. Н. Развитие нейронных сетей и глубокого обучения в цифровой экономике. Экономика и управление, 2021, № 3, с. 50-63.
©Мердова М.Ю., Мырадов Е.Х., Агаева А.Д., Кулиева А.Ш., 2024
Одебердиева Шемшат
преподаватель
Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана
ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ ЭЛЕКТРОНИКИ С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ: ГДЕ ПЕРЕСЕКАЮТСЯ ДВА МИРА
Сочетание электроники и искусственного интеллекта (ИИ) открывает перед нами новые горизонты возможностей. Это мощный тандем, который преображает множество отраслей, от медицины до производства. Давайте рассмотрим несколько практических примеров того, как эти технологии взаимодействуют и какие преимущества они приносят:
1. "Умные" устройства и Интернет вещей (IoT)
• Голосовые помощники: Устройства, такие как Amazon Echo и Google Home, используют ИИ для распознавания речи и выполнения различных задач.
• Умные дома: Системы "умного дома" с помощью ИИ могут автоматически регулировать освещение, температуру и безопасность на основе предпочтений пользователя и данных с датчиков.
• Носимые устройства: Фитнес-трекеры и умные часы используют ИИ для анализа данных о здоровье пользователя и предоставления персонализированных рекомендаций.
2. Автономные транспортные средства
• Распознавание образов: ИИ позволяет автомобилям "видеть" дорогу, пешеходов и другие транспортные средства, принимая решения в реальном времени.
АКАДЕМИЧЕСКОЕ ИЗДАТЕЛЬСТВО «НАУЧНАЯ АРТЕЛЬ»
• Планирование маршрута: Алгоритмы машинного обучения помогают автомобилям выбирать оптимальный маршрут, учитывая дорожную обстановку и другие факторы.
3. Производство
• Прогнозное обслуживание: ИИ анализирует данные с датчиков оборудования для прогнозирования отказов и планирования технического обслуживания.
• Контроль качества: Системы компьютерного зрения с использованием ИИ позволяют обнаруживать дефекты продукции на ранних стадиях.
• Оптимизация процессов: ИИ помогает оптимизировать производственные процессы, увеличивая эффективность и снижая затраты.
4. Медицина
• Диагностика заболеваний: ИИ-алгоритмы могут анализировать медицинские изображения (МРТ, КТ) и другие данные для более точной диагностики заболеваний.
• Разработка лекарств: ИИ ускоряет процесс открытия новых лекарств путем моделирования молекулярных взаимодействий.
• Персонализированная медицина: ИИ позволяет создавать индивидуальные планы лечения для каждого пациента.
5. Финансы
• Обнаружение мошенничества: ИИ-системы анализируют финансовые транзакции для выявления подозрительной активности.
• Торговые алгоритмы: Алгоритмы машинного обучения используются для принятия торговых решений на финансовых рынках.
• Кредитный скоринг: ИИ позволяет более точно оценивать кредитный риск заемщиков.
Какие навыки необходимы для работы в этой области?
• Знание электроники: Понимание принципов работы электронных схем, микроконтроллеров и датчиков.
• Программирование: Владение языками программирования, такими как Python, C++ и языками для работы с микроконтроллерами.
• Математика и статистика: Знание линейной алгебры, теории вероятностей и статистических методов.
• Машинное обучение: Понимание алгоритмов машинного обучения, таких как нейронные сети, деревья решений и кластеризация.
• Анализ данных: Умение собирать, обрабатывать и анализировать большие объемы данных.
Какие инструменты и технологии используются?
• Платформы для машинного обучения: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
• Языки программирования: Python, C++, Java
• Микроконтроллеры: Arduino, Raspberry Pi
• Датчики: различные типы датчиков (температуры, влажности, движения и др.)
• Облачные платформы: AWS, Google Cloud, Azure
Заключение Сочетание электроники и искусственного интеллекта открывает перед нами безграничные возможности. Эта область постоянно развивается, и специалисты, обладающие знаниями в обеих областях, будут востребованы в ближайшие годы.
Список использованной литературы: 1. «Концепция развития цифровой экономики в Туркменистане на 2019-2025 годы». - А., 2018.
©Одебердиева Ш., 2024
