<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Застосування JavaScript у системах штучного інтелекту: потенціал та обмеження

dc.contributor.authorЛукашов, В. Ю.uk
dc.titleЗастосування JavaScript у системах штучного інтелекту: потенціал та обмеженняuk
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationЛукашов В. Ю. Застосування JavaScript у системах штучного інтелекту: потенціал та обмеження // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25389.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25389
dc.identifier.isbn978-617-8163-57-0
dc.identifier.udc004.04
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/48377
dc.description.abstractУ статті розглянуто можливості використання мови програмування JavaScript для реалізації моделей штучного інтелекту у вебсередовищі. Проаналізовано технічні аспекти застосування бібліотек TensorFlow.js та Brain.js, які забезпечують створення та навчання моделей безпосередньо в браузері. Окрему увагу приділено обмеженням продуктивності та викликам, пов’язаним із використанням JavaScript у високонавантажених AIсистемах. Окреслено перспективи подальшого розвитку цієї галузі у контексті зростання ролі вебтехнологій у сфері інтелектуальних рішень.uk
dc.description.abstractThe article explores the potential of JavaScript as a tool for implementing artificial intelligence models in the web environment. It analyzes the technical capabilities of libraries such as TensorFlow.js and Brain.js, which allow training and running models directly in the browser. Particular attention is paid to performance limitations and challenges related to the use of JavaScript in high-load AI systems. The paper outlines future prospects for this field in the context of the growing importance of web technologies in intelligent systems development.en
dc.subjectJavaScripten
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectвебтехнологіїuk
dc.subjectTensorFlowjsen
dc.subjectбраузерне машинне навчанняuk
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectweb technologiesen
dc.subjectin-browser machine learningen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesSmilkov D., Carter S., et al. TensorFlow.js: Machine Learning for the Web // Google AI Blog. – 2020.en
dc.relation.referencesDean J., Patterson D. Machine Learning at Scale // Communications of the ACM. – 2019.en
dc.relation.referencesKriesel D. A Brief Introduction to Neural Networks. – 2021.en
dc.relation.referencesTensorFlow.js Documentation. URL: https://www.tensorflow.org/js (дата звернення: 10.02.2025).en
dc.relation.referencesBrain.js GitHub Repository. URL: https://github.com/BrainJS/brain.js (дата звернення: 10.02.2025).en
dc.date.accessioned2025-08-13T09:58:11Z
dc.date.available2025-08-13T09:58:11Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
25389.pdf
Розмір:
210,34 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: