Ключевое слово: «машинное обучение»

Чакрян В. Р. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И АВТОМАТИЗАЦИЯ В ЮРИДИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ: ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2023. – . – URL: http://e-koncept.ru/2023/0.htm
В статье рассматривается роль искусственного интеллекта и влияние процесса автоматизации в юридической сфере. Описаны преимущества, перспективы и вызовы при использовании технологий искусственного интеллекта в деятельности юриста.
Семенов А. И. ПРИМЕНЕНИЕ ИИ-ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАНИИ // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2024. – . – URL: http://e-koncept.ru/2024/0.htm
Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) в сферу образования становится объектом увеличивающегося интереса и актуальности. Настоящая научная статья предоставляет обширное исследование применения ИИ в образовании, глубоко анализируя его многогранный влияние на различные аспекты образовательной среды. Целью данной работы является представление оригинального анализа с соблюдением этических норм написания для предотвращения любых опасений в отношении плагиата.
Лепов В. В., Соколова М. Д., Пермяков П. П. ПЕРСПЕКТИВЫ СОЗДАНИЯ ЦЕНТРА НОВЫХ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В РЕСПУБЛИКЕ САХА (ЯКУТИЯ) // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2024. – . – URL: http://e-koncept.ru/2024/0.htm
Рассмотрены особенности и проблемы, возникающие при создании центра климатических испытаний, разработки и сертификации новых цифровых технологий в области энергетики и транспорта в Республике Саха (Якутия). Низкие экономическая эффективность и безопасность строительства в области криолитозоны, транспортная доступность региона, недостаток квалифицированных кадров, высокая значимость тепловой энергетики, суровые климатические условия проживания населения повышают риски инвестиций в производство промышленной продукции в регионе. Создание задела в области цифровых технологий обеспечивает положительный прогноз устойчивого социального развития региона, его энергообеспечения и энергоэффективности, снижения экологических рисков. Показаны перспективы применения полученного задела в области численного моделирования и машинного обучения для построения постиндустриального общества в экстремальных климатических условиях Арктики и Субарктики.