Ключевые слова: искусственный интеллект, проектирование систем искусственного интеллекта, машинное обучение,
К ВОПРОСУ ОБ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЯХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
УДК 004.8
Для проектирования и разработки систем искусственного интеллекта в целом используется большое количество инструментов, включающих в себя библиотеки, фреймворки и среды разработки. Их количество является достаточным для того, чтобы у разработчика систем искусственного интеллекта был выбор наиболее подходящего инструмента именно для него, вне зависимости от его платформы и применяемого им языка программирования.
1. Голенков В. В. Инструментальные средства проектирования интеллектуальных обучающих систем / В. В. Голенков, Н. А. Гулякина, О. Е. Елисеева. – Минск: Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, 1999. – 101 с. – URL: https://www.bsuir.by/m/48815.pdf (дата обращения: 06.10.2022).
2. Илющенко В. В. Анализ методики создания и инструментальных средств разработки систем искусственного интеллекта / В. В. Илющенко / Вестник Иркутского государственного университета. – 2018. – Т. – № 2. – С. – 10 с. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-metodiki-sozdaniya-i-instrumentalnyh-sredstv-razrabotki-sistem-iskusstvennogo-intellekta/viewer (дата обращения: 15.10.2022).
3. Инструменты для разработки искусственного интеллекта и машинного обучения [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://digitrode.ru/articles/1644-instrumenty-dlya-razrabotki-iskusstvennogo-intellekta-i-mashinnogo-obucheniya.html (дата обращения: 17.10.2022).
4. Инструменты для разработчиков систем искусственного интеллекта, разработанные компанией Google [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://proglib.io/p/10-instrumentov-iskusstvennogo-intellekta-google-dostupnyh-kazhdomu-2020-03-03 (дата обращения: 12.10.2022).
5. Линкина А. В. Информационное обеспечение цифровых технологий в агропромышленном комплексе / А. В. Линкина, И. Ю. Богданчиков // Вестник Воронежского института высоких технологий. – 2021. – № 2 (37). – С. 25-27.
6. Львович А. И. Алгоритмизация процесса визуально-экспертного моделирования при оптимизации управления развитием организационных систем с использованием мониторинговой информации / А. И. Львович, А. П. Преображенский // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2022. – Т. 10. – № 1 (36). – [Электронный
7. ресурс]: https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=1154 (дата обращения 10.09.2022)
8. Мельникова Т. В. Моделирование обработки больших массивов данных в распределенных информационно-телекоммуникационных системах / Т. В. Мельникова, М. В. Питолин, Ю. П. Преображенский // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2022. – Т. 10. – № 1 (36). – [Электронный ресурс]: https://moitvivt.ru/journal/article?id=1117 (дата обращения: 10.09.2022).
9. Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Системы_искусственного_интеллекта (курс лекций, Д. В. Михайлов) (дата обращения: 15.10.2022).
10. Чупринская Ю. Л. Краткий обзор современных технологических трендов в контексте цифровой трансформации / Ю. Л. Чупринская, А. В Линкина // Вестник Воронежского института высоких технологий. – 2022. – № 1 (40). – С. 107-109/
Ключевые слова: искусственный интеллект, проектирование систем искусственного интеллекта, машинное обучение,
Для цитирования: Коршиков С.С. , Линкина А.В. , К ВОПРОСУ ОБ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЯХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022;16(4). Доступно по: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=13
Опубликована 31.12.2022