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

Штучний інтелект у математичних обчисленнях

dc.contributor.authorБрижак, В. О.uk
dc.titleШтучний інтелект у математичних обчисленняхuk
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationБрижак В. О. Штучний інтелект у математичних обчисленнях // 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/25096.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/25096
dc.identifier.isbn978-617-8163-57-0
dc.identifier.udc519.2:519.1:794.3
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/48238
dc.description.abstractУ роботі розглянуто актуальні напрямки використання штучного інтелекту (ШІ) в математичних обчисленнях. Описано методи, які дозволяють використовувати нейронні мережі, генетичні алгоритми та моделі глибокого навчання для розв’язання складних математичних задач. Зроблено акцент на практичному застосуванні ШІ у фізичних, хімічних, інженерних та фінансових розрахунках.uk
dc.description.abstractThe theses examine current trends in the application of artificial intelligence (AI) in mathematical computations. It describes methods using neural networks, genetic algorithms, and deep learning models for solving complex mathematical problems. The emphasis is placed on practical applications of AI in physics, chemistry, engineering, and financial calculations.en
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectматематичні обчисленняuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectmathematical computationsen
dc.subjectdeep learningen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectoptimizationen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesРассел, С., Норвіг, П. (2020). Штучний інтелект: сучасний підхід. Пірсон.uk
dc.relation.referencesГудфеллоу, І., Бенджіо, Й., Курвіль, А. (2016). Глибинне навчання. Видавництво МІТ.uk
dc.relation.referencesНільсен, М. (2015). Нейронні мережі та глибинне навчання. Видавництво Determination Press.uk
dc.relation.referencesСіванандам, С. Н., Діпа, С. Н. (2008). Вступ до генетичних алгоритмів. Шпрінгер.uk
dc.relation.referencesКатц, Д. Н. (2013). Моделювання на основі даних і наукові обчислення: методи для складних систем і великих даних. Оксфордський університет.uk
dc.date.accessioned2025-08-13T09:51:38Z
dc.date.available2025-08-13T09:51:38Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
25096.pdf
Розмір:
69,36 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: