SCI Библиотека

Формирование готовности будущих педагогов к применению дистанционных образовательных технологий является необходимым условием для удовлетворения потребностей цифровой экономики в кадрах.

Целью исследования является изучение и анализ взглядов студентов, обучающихся по педагогическим направлениям, на потенциал дистанционных образовательных технологий в учебном процессе.

Исследование основано на теоретических (анализ, систематизация, обобщение положений научной литературы по теме исследования) и эмпирических методах (анализ результатов опроса студентов).

Сделан вывод, что в условиях цифровой трансформации образования у будущего педагога необходимо сформировать ИКТ-компетенции, связанные с применением дистанционных образовательных технологий, созданием интерактивного контента, организацией и проведением вебинаров, размещением лекционного материала, осуществлением коммуникации между участниками учебного процесса в цифровой образовательной среде.

Перспективы исследований могут быть связаны с анализом влияния некоторых групп сквозных технологий на учебный процесс с элементами дистанционных образовательных технологий и подготовкой студентов к их использованию в профессиональной деятельности.

В данном исследовании рассматривается влияние социальных сетей на покупательское поведение потребителей с использованием комплексного подхода, объединяющего теоретические основы, анализ эмпирических данных и передовые технологические решения.

В исследовании использован смешанный метод, сочетающий количественный анализ показателей вовлеченности пользователей и качественную оценку эффективности контента.

Основные результаты свидетельствуют о значительном влиянии социального доказательства, информационных каскадов и эффекта эхо-камеры на принятие решений потребителями в цифровой среде.

В исследовании предложена новая многофакторная система оптимизации контента (СМОК), которая использует алгоритмы машинного обучения для семантического анализа, компьютерного зрения, предсказания вирусности и динамического ценообразования.

Внедрение СМОК может значительно повысить эффективность маркетинга и вовлеченность потребителей.

Данное исследование вносит вклад в данную область, предоставляя целостную структуру для понимания и оптимизации маркетинговых стратегий в социальных сетях, подчеркивая важность этических соображений и создания подлинной ценности в цифровом взаимодействии с потребителями.

В статье представлены угрозы нарушения корректного функционирования систем, разработанных на основе глубоких нейронных сетей, посредством реализации против них состязательных атак уклонения и отравления данных. Состязательные атаки реализуются посредством подачи на вход системы специально подготовленных (состязательных) данных (adversarial samples), на основе которых она принимает неправильные решения. Последствия реализации состязательных атак могут быть очень серьезными, особенно в областях, критически важных для безопасности. Описаны основные виды и способы реализации атак. Рассмотрены математические модели, используемые для раз- работки состязательных атак. Представлен анализ методов защиты моделей глубоких нейронных сетей от угроз, связанных с состязательными атаками. Определено, что наиболее эффективным подходом к созданию средств.

В работе приведен краткий теоретический обзор существующих методов решения задач классификации. Проведен анализ данных методов и выбран метод для решения конкретной задачи по подбору тарифа проживания на базе отдыха. Выполнена программная реализация оригинального алгоритма на основе метода k-NN. Добавлены коэффициенты значимости признаков

В работе рассматривается разработка клиент-серверного приложения для автоматизации работы заказов в продаже на примере магазина цветов. Исследуется и реализовывается алгоритм машинного обучения k-ближайшего соседа. Результатом является жизнеспособный продукт по продаже товаров цветочной продукции с использованием современного набора технологий и языков программирования.

Работа посвящена анализу текущего состояния проектной деятельности в вузе и моделированию процесса запуска студентов первого курса в этот вид деятельности. Разработана учебная программа, содержащая необходимые материалы для реализации проектной деятельности. Подготовлены материалы для погружения обучающихся в теоретическую часть и предложена схема реализации программы, ориентированная на практическую подготовку студентов в рамках семестрового курса в вузе.

В работе рассмотрена специфика применения генетического алгоритма в решение задачи коммивояжера. Приведен краткий теоретический обзор структуры генетического алгоритма. Выполнено описание программной реализации обобщенного генетического алгоритма для задачи коммивояжера. Представлен анализ эффективности генетического алгоритма в зависимости от его различных параметров, приведены соответствующие графики.

Предлагается подход к построению профессиональной траектории студента в рамках основной образовательной программы, учитывающий индивидуальные знания обучающегося. Алгоритм построения траектории основан на методах обучения с подкреплением, а именно, используется подход максимизации функции полезности на основе опыта, получаемого от интерактивного взаимодействия со средой. Разработана функция награды для оценки эффективности и степени вклада каждой образовательной сущности в достижение определенной профессии конкретным студентом. В ходе эксперимента установлено, что алгоритм позволяет выстраивать индивидуальную траекторию освоения профессии, которая может стать основой профессионального развития для каждого студента.

В отличие от существующих методов обучения систем искусственного интеллекта, подходы, основанные на федеративном обучении, не потребуют длительной и дорогостоящей процедуры подготовки обучающей выборки при создании и массовом практическом применении «умных» сельскохозяйственных систем, автономных беспилотных сельскохозяйственных машин и роботов, а полученные системой принятия решений знания будут актуализироваться на постоянной основе. Целью исследования является разработка и внедрение сквозной технологии федеративного обучения для искусственного интеллекта, отсутствие которой сегодня препятствует созданию интегрированных информационно-управляющих систем для растениеводства и животноводства («умные» сельскохозяйственные системы), основанных на групповом применении беспилотных наземных и воздушных сельскохозяйственных машин и роботов. Внедрение подобных интеллектуальных систем необходимо для сохранения и повышения производимой продукции и обеспечения устойчивого развития сельского хозяйства. В статье описаны нейрокогнитивные методы и алгоритмы федеративного обучения интеллектуальных систем управления сельскохозяйственными процессами в реальной среде. Также предлагается структура обмена данными и знаниями в системе «умного» поля на основе распределенной сети интеллектуальных агентов, управляющих системами «умного» поля на различных сельскохозяйственных угодьях, на основе федеративного обучения. Каждый интеллектуальный агент представляет собой программную модель нейрокогнитивных процессов рассуждения и принятия решений в рамках решения определенной задачи. Предложенная структура будет способствовать совместному накоплению базы знаний в области сельского хозяйства и сможет стать основой множества различных интеллектуальных агентов, эффективно выполняющих конкретные задачи в рамках распределенной сети систем управления «умными» полями. Также приводится описание интеллектуальных агентов, выполняющих различные задачи в реальной среде. Приведены примеры разрабатываемых на автономных робототехнических и программных комплексов, на основе которых планируется апробация предложенной концепции федеративного обучения систем «умного» поля. Вместе с тем в статье описаны ожидаемые эффекты внедрения технологий, основанных на разрабатываемых методах и алгоритмах федеративного обучения интеллектуальных агентов, управляющих системами умного поля.

В статье показаны возможности применения семантического анализа постов пользователей социальной сети ВКонтакте для мониторинга и прогнозирования депрессии. Подчеркивается серьезность проблемы депрессии, ее негативное влияние на здоровье и социум, а также актуальность ранней диагностики и помощи. В работе также обоснована необходимость и перспективы анализа данных русскоязычных социальных сетей для предотвращения развития депрессии у пользователей. В статье предложен подход, который позволяет проводить анализ текстовых данных и использовать логистическую регрессию для классификации пользователей по наличию депрессии. Результаты исследования показывают высокую точность модели с использованием логистической регрессии, что представляет потенциал для автоматизации процессов выявления и поддержки пользователей, страдающих депрессией по данным пользовательской информации в социальных сетях. Также приводится значимость данного метода, его практическая полезность для персонализированных интервенций, преимущества и перспективы развития, включая использование нейросетевых методов и анализ динамики данных. Несмотря на достигнутые результаты, отмечается необходимость дальнейшей работы над моделью, включая изучение других методов машинного обучения и учет изменений в психическом состоянии пользователя со временем. Развитие методов прогнозирования депрессии на основе данных социальных сетей, предложенных в статье, является важным направлением, способным принести значительный вклад в области психологии, здравоохранения и информационных технологий.