Общество с ограниченной ответственностью «Мета»
Учебный центр
Искусственный интеллект в науке и образовании
Шапсугова М. Д. Искусственный интеллект в науке и образовании: учебное пособие / М.Д.Шапсугова – М.: Мета, 2023.
Учебное пособие «Искусственный интеллект в науке и образовании» представляет собой актуальное исследование современных тенденций и практических приложений искусственного интеллекта (ИИ) в контексте науки и образования. Это пособие предназначено для студентов, исследователей, педагогов и всех, кто интересуется возможностями и перспективами, которые ИИ предоставляет в этих областях. В то же время, оно является экспериментальной демонстрацией возможностей совместного творчества исследователя и искусственного интеллекта в рамках курса повышения квалификации «Применение искусственного интеллекта в науке и образовании».
Книга начинается с исторического обзора развития ИИ, начиная с его зарождения и прослеживая его эволюцию до современных дней. Мы рассматриваем различные виды ИИ, включая машинное обучение, нейронные сети, обработку естественного языка и обучение с подкреплением, обеспечивая читателями глубоким пониманием основ и функциональности каждого вида.
Учебное пособие также подробно исследует роль ИИ в современном мире. Мы обсуждаем его влияние на научные исследования, анализ данных, здравоохранение, биологию, финансы и многие другие области. Кроме того, мы рассматриваем инновационные образовательные технологии, которые опираются на ИИ, и как они изменяют процесс обучения и поддерживают индивидуализацию образования.
Особое внимание уделяется этическим и социокультурным аспектам использования ИИ, а также будущим трендам в исследованиях ИИ, включая квантовые вычисления и гибридные системы.
Это учебное пособие создано с целью предоставить слушателям необходимую информацию для понимания и применения ИИ в науке и образовании. Оно также поддерживается практическими примерами, заданиями и рекомендациями для дальнейшего исследования. Надеемся, что оно станет ценным ресурсом для всех, кто стремится использовать ИИ для улучшения наших знаний и образования в будущем.
Содержание
Введение
Глава 1. Вступление в тему
– Определение искусственного интеллекта (ИИ)
– Значение ИИ в современном мире
– Цель монографии и структура работы
Глава 2. История развития искусственного интеллекта
2.1 Ранние этапы развития ИИ
– Теоретические основы ИИ
– Первые исследования и прорывы
2.2 Вторая волна: ИИ в конце 20-го века
– Экспертные системы и символьный ИИ
– Машина играет в шахматы: победа Deep Blue над Гарри Каспаровым
– Рекуррентные нейронные сети и обучение с учителем
2.3 Третья волна. Глубокое обучение и нейронные сети
– Сверточные нейронные сети (CNN) и обработка изображений
– Рекуррентные нейронные сети (RNN) и обработка последовательностей
– Глубокое обучение и нейронные сети как ключевые технологии ИИ
Глава 3. Искусственный интеллект в научных исследованиях
3.1 Применение ИИ в различных областях науки
– Биология и геномика
– Физика и астрономия
– Медицина и здравоохранение
– Экология и окружающая среда
– Социальные науки и гуманитарные исследования
3.2 Автоматизация научных исследований
– ИИ как инструмент оптимизации и ускорения экспериментов
– Анализ больших данных и предсказательная аналитика
Глава 4. Роль искусственного интеллекта в образовании
4.1 Образовательные технологии и ИИ
– Индивидуальное обучение и адаптация программ
– Автоматизированная оценка и обратная связь
– Массовое доступное образование (MOOC) и онлайн-курсы
4.2 Искусственный интеллект в учебных процессах
– Виртуальные ассистенты и образовательные боты
– Интерактивные образовательные платформы
– Исследования и развитие образовательных решений на базе ИИ
Глава 5. Этические и социокультурные аспекты использования ИИ в науке и образовании
5.1 Этические вопросы
– Автоматизация рабочих мест и потеря рабочей силы
– Конфиденциальность данных и безопасность
– Алгоритмическая справедливость и борьба с предвзятостью
5.2 Обучение и социокультурное воздействие
– Принятие ИИ в образовании и социуме
– Профессиональное обучение для новой эры ИИ
Глава 6. Перспективы развития
6.1 Текущие тренды в исследованиях ИИ
– Обучение с подкреплением и автономные системы
– Гибридные системы ИИ
– Квантовые вычисления и их роль в ИИ
Заключение
Введение
В современном мире искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, проникая в различные сферы общества, от бизнеса и медицины до науки и образования. Исследование и применение искусственного интеллекта в данных областях приобретает все большее значение и актуальность, что обусловлено не только стремительным развитием самих технологий, но и их потенциалом в преобразовании и оптимизации процессов.
Актуальность изучения применения искусственного интеллекта в науке и образовании невозможно переоценить. Современные исследования и образовательные практики сталкиваются с уникальными вызовами и возможностями, которые ИИ предоставляет. В науке ИИ способствует более эффективному анализу данных, обнаружению новых паттернов и улучшению процессов исследований. В образовании он изменяет методы обучения, делая их более доступными, персонализированными и эффективными.
Целью данного учебного пособия является предоставление слушателям глубокого понимания принципов и практического применения искусственного интеллекта, необходимых для успешного использования ИИ для решения профессиональных и исследовательских задач.
Читатель ознакомится с возможностями приобретения разнообразных навыков, оцениваемых согласно таксономии Блума:
– Знание: понимание основных концепций и принципов искусственного интеллекта, включая типы алгоритмов и методов машинного обучения.
– Понимание: объяснение принципов работы различных алгоритмов ИИ и их применение в разных областях науки и образования.
– Применение: способность применять методы искусственного интеллекта для анализа данных, оптимизации процессов и создания инновационных решений в своей области.
– Анализ сложных проблем и потребностей в области ИИ и разработки стратегии и решения на основе этого анализа.
– Оценка эффективности и этичности использования ИИ в научных и образовательных контекстах и предложения по улучшению.
– Создание собственных ИИ-решений, разработка моделей и приложений, а также интегрирование ИИ в своих исследовательских и образовательных проектах.
Это учебное пособие призвано подготовить специалистов, способных эффективно использовать ИИ в науке и образовании, способствуя научным открытиям, образовательным достижениям и инновационным прорывам.
