Вопросы редизайна технологии обучения профессиональному иностранному языку в магистратуре приобретают особую актуальность в связи с необходимостью качественной, соответствующей запросу времени подготовки выпускников. Практико-ориентированное и профессионально-ориентированное обучение средствами сценарного подхода позволяет сформировать языковые и профессиональные компетенции в процессе обучения. Статья нацелена на исследование особенностей редизайна технологии обучения иностранному языку делового и профессионального общения в магистратуре. Авторы рассматривают основные характеристики концепта «технология обучения», выделяют отличительные черты технологии обучения профессиональному иностранному языку, требующие переформатирования. Особое внимание фокусируется на возможностях искусственного интеллекта в процессе обучения профессиональному иностранному языку магистрантов направления «Категорийный менеджмент». В статье представлен опрос преподавателей и магистрантов Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова о процессе обучения иностранному языку в магистратуре. Полученные результаты позволяют сделать вывод о перспективности использования сценарного подхода как основы модернизации технологии.
Основано на материале лекций по дисциплине “Интеллектуальные информационные системы”. Рассмотрены вопросы применения методов искусственного интеллекта при решении различного типа задач. Описаны особенности интеллектуальных информационных систем, описаны методы приобретения, представления и обработки знаний при проектировании интеллектуальных информационных систем. Каждый раздел содержит примеры для самоконтроля. Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 09.03.03 “Прикладная информация в экономике”
Современный период развития российского права тесно связан с процессами цифровизации, существенным образом меняющими ландшафт правового регулирования многих сфер общественных отношений. В частности, цифровая эпоха предполагает поэтапную трансформацию налогового права, и каждый из этих этапов отличается видом цифровых технологий, используемых субъектами налоговых правоотношений. Происходящие изменения затрагивают как правовое регулирование налогообложения в целом, так и отдельные институты налогового права, прежде всего, институт налоговой обязанности, играющий в системе отрасли ключевую роль. В статье проводится анализ теоретических подходов к периодизации развития правового регулирования налоговых отношений в целом, а также института налоговой обязанности. Подчеркивается, что подобная периодизация напрямую связана с поступательным внедрением цифровых технологий в сферу налогообложения. Предлагается трехэтапная модель цифрового развития института налоговой обязанности, которая формируется в настоящее время и включает в себя автоматизацию, цифровизацию и роботизацию. Первый этап предполагает автоматизацию налоговых обязанностей – использование субъектами налоговых отношений онлайн-сервисов, внедрение и развитие системы электронного документооборота и иных IT-проектов Федеральной налоговой службы России. Это, в свою очередь, приводит к оптимизации процесса исполнения налоговых обязанностей. На втором этапе происходит внедрение блокчейна и других цифровых технологий, что влечет за собой качественную трансформацию налогового администрирования и задействует новых участников налоговых правоотношений. Роботизация налоговых обязанностей как результат внедрения технологии искусственного интеллекта находится на начальной стадии своего развития. В статье анализируется потенциальная возможность и риски введения налога на искусственный интеллект, а также вероятные изменения системы исчисления страховых взносов вследствие замены роботами отдельных профессий и категорий работников.
В статье рассматриваются традиционные ценности и роль права в их обеспечении, а также в укреплении социальной стабильности.
В учебном пособии подробно рассмотрены современные технологии, связанные с решением задач искусственного интеллекта, приведены примеры программ, решающих конкретные прикладные задачи методами искусственного интеллекта. Пособие предназначено для студентов специальности 230105 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем».
Учебное пособие предназначено для проведения самостоятельной работы студентов высших технических учебных заведений по усвоению и закреплению основных положений курса прикладной математики в области гносеологических основ миварных технологий создания систем искусственного интеллекта, закреплению навыков применения системного подхода при концептуальном проектировании сложных автоматизированных систем управления, служит делу повышения уровня индивидуализации и качества процесса обучения, усилению контроля знаний студентов.
В статье рассмотрено понятие искусственного интеллекта, этические нормы и ценности. Значимость проведения этических исследований в сфере разработки и применения искусственного интеллекта определяется быстрой цифровой трансформацией всех аспектов социально-экономической жизни общества. Этика - важная проблема, связанная с искусственным интеллектом. Поскольку искусственный интеллект становится все более распространенным в жизни людей, необходимо учитывать этические последствия предоставления машинам возможности принимать решения. Для создания более совершенных систем искусственного интеллекта важно понимать преимущества и риски разработки данной технологии. Для этого необходимо выработать принципы и стандарты, которые будут служить руководством для разработчиков технологии искусственного интеллекта.
Рассматриваются нейросетевые технологии статистической обработки малых выборок, основанной на использовании быстрых алгоритмов автоматического обучения и быстрых алгоритмов тестирования нейросетевых преобразователей. Основной задачей вводного курса является снятие барьера, возникшего сегодня между классической статистикой и технологиями создания и применения нейросетевых решений. В качестве базовой основы курса используется программное средство моделирования нейросетевых преобразователей биометрических данных рукописных легко запоминаемых парольных фраз в длинный очень трудно запоминаемый людьми личный криптографический ключ. Обучение начинается с вводной лекции и самостоятельного выполнения трех лабораторных работ, это позволяет обучающимся самостоятельно получить первоначальные навыки по обучению искусственных нейронных сетей и их тестированию. Курс ориентирован на курсантов и адъюнктов, уже владеющих основами математической статистики. Специальных знаний по нейроинформатике (программированию) от обучаемых не требуется, также нет необходимости в освоении глубоких знаний, относящихся к физико-математическим наукам.
Настоящая работа определяет понятия и практики построения искусственного интеллекта (ИИ). Понятие искусственного интеллекта напрямую зависит от определения интеллекта человека, хотя интеллект существует у всех живых организмов, но искусственный интеллект как системный объект является порождением деятельности человека и задается интеллектом человека.
Искусственный интеллект может использовать несколько объединенных простых и сложных функций человека, которые зависят от поставленной человеком системной цели действий ИИ.
В этой работе анализировались необходимые хаотические факторы, которые используются при построении ИИ. Функции и структура построенной имитационной модели определили влияние глобальности или локальности групп людей на искусственный интеллект человечества. Рассмотрен вопрос создания искусственного человека в форме системы ИИ со специальным самосознанием.
Работа предназначена для студентов высших образовательных заведений всех специальностей, в том числе дисциплины «Бизнес-информатика» (080500.62).
Изучение вопроса использования технологий блокчейн и искусственного интеллекта в управлении бизнес-процессами является актуальным по нескольким причинам:
1. Увеличение эффективности бизнес-процессов: Технологии блокчейн и искусственный интеллект могут значительно улучшить эффективность бизнес-процессов. Например, блокчейн может использоваться для автоматической проверки и подтверждения транзакций, а искусственный интеллект - для прогнозирования изменений рынка.
2. Повышение качества данных: Использование технологий блокчейн и искусственного интеллекта может помочь повысить качество данных, используемых в бизнес-процессах. Блокчейн может использоваться для обеспечения безопасности данных и предотвращения их подделки, а искусственный интеллект - для анализа больших объемов данных и получения ценной информации.
3. Повышение конкурентоспособности: Компании, использующие технологии блокчейн и искусственного интеллекта, могут быть более конкурентоспособными, чем те, которые этого не делают. Технологии блокчейн и искусственный интеллект позволяют компаниям автоматизировать рутинные задачи, быстро реагировать на изменения рынка и улучшать свою продуктивность.
4. Растущий спрос: Спрос на использование технологий блокчейн и искусственного интеллекта в управлении бизнес-процессами растет. В связи с этим компании должны уделять внимание этим технологиям, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке.
В целом, использование технологий блокчейн и искусственного интеллекта в управлении бизнес-процессами имеет большой потенциал для улучшения эффективности, повышения конкурентоспособности и улучшения качества данных. В связи с этим изучение этой темы является важным для бизнеса, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке и использовать новейшие технологии для улучшения своей продуктивности и эффективности.
Цель изучения вопроса использования технологии блокчейн и искусственного интеллекта в управлении бизнес-процессами заключается в том, чтобы понимать, как эти технологии могут повысить эффективность управления бизнес-процессами и улучшить качество принимаемых решений.
Метод или методология проведения работы: исследовательский метод: изучение научных статей, публикаций, отчетов, и других источников информации о технологии блокчейн и искусственного интеллекта.
Результаты: разработка рекомендаций, направленных на повышение производительности использования технологий блокчейн и искусственного интеллекта в сфере управления бизнес-процессами.
Область применения результатов:
В финансовой сфере, результаты исследования могут быть использованы для улучшения процессов цепочки поставок, платежей и займов, повышения прозрачности и сокращения затрат на промежуточных посредников.
В производственной сфере, технологии блокчейн и искусственный интеллект могут быть использованы для улучшения автоматизации производственных процессов, повышения качества продукции и улучшения логистики.