dc.contributor.author | Порфенюк, Д. І. | uk |
dc.contributor.author | Рафаловська, В. А. | uk |
dc.date.accessioned | 2025-03-19T13:31:26Z | |
dc.date.available | 2025-03-19T13:31:26Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | Порфенюк Д. І. Розробка і дослідження методів навчання штучного інтелекту [Електронний ресурс] / Д. І. Порфенюк, В. А. Рафаловська // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції "Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2022)", Вінниця, 16-17 червня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2022/paper/view/14304. | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/45813 | |
dc.description.abstract | З огляду на зростання необхідності людства в потребі розвиватись виникають поняття машинний інтелект, машинне навчання, штучна нейронна мережа. Сучасні «розумні машини» можуть наслідувати певні функції інтелекту людини і навіть певні психологічні процеси, але вони не можуть навчитися самостійно, не можуть зрозуміти людську мову, не можуть осмислено спілкуватися з людьми і не можуть творчо вирішувати проблеми. Метою роботи є сучасне теоретичне дослідження та аналіз існуючих систем із застосуванням штучного інтелекту та розгляд переваг та недоліків його застосування. | uk |
dc.description.abstract | Given the growing need of mankind in the need to develop there are concepts of machine intelligence, machine learning, artificial neural network. Modern "smart machines" can imitate certain functions of human intelligence and even certain psychological processes, but they can not learn on their own, can not understand human language, can not communicate meaningfully with people and can not creatively solve problems. The aim of the work is modern theoretical research and analysis of existing systems with the use of artificial intelligence and consideration of the advantages and disadvantages of its use. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції "Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2022)", Вінниця, 16-17 червня 2022 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2022/paper/view/14304 | |
dc.subject | машинний інтелект | uk |
dc.subject | машинне навчання | uk |
dc.subject | штучна нейронна мережа | uk |
dc.subject | емуляцію | uk |
dc.subject | machine intelligence | en |
dc.subject | machine learning | en |
dc.subject | artificial neural network | en |
dc.subject | emulation | en |
dc.title | Розробка і дослідження методів навчання штучного інтелекту | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 681.12 | |
dc.relation.references | Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning / C.M. Bishop. — NY: Springer. —
2006. | en |
dc.relation.references | OpenAI Gym Environments [Електронний ресурс] – Режим доступу:
https://gym.openai.com/envs/ | en |
dc.relation.references | Richard S. Sutton, Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: an introduction, 2nd edition. – MIT
Press, 2018. – 548 p. | en |
dc.relation.references | Платформа для Unity ML-Agents - Режим доступу: https://github.com/Unity-Technologies... | uk |
dc.relation.references | Черноглазов Н.И., Обучение с подкреплением в игровых задачах / Черноглазов Н.И.,
Антоненко А.С. // Тезисы докладов шестнадцатой всеукраинской конференции студентов и
молодых ученых “Информатика, информационные системы и технологии” – Одесса: – 2019.
– 150-152 с. | ru |