Big Data та штучний інтелект
Дослідження технології Big Data у взаємодії із штучним інтелектом. Переваги використання технології Big Data, прогноз розвитку, аналіз позитивних та негативні наслідки її використання. Ризики впровадження та розповсюдження технологій штучного інтелекту.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 14.12.2024 |
| Размер файла | 28,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Поняття штучного інтелекту, його порівняння з природним. Коротка характеристика особливостей використання штучного інтелекту в медицині, військовій справі та комп'ютерних іграх. Проблема взаємодії носіїв універсального штучного інтелекту та суспільства.
контрольная работа [29,6 K], добавлен 07.01.2014Застосування нейронних мереж при вирішенні різних технічних проблем. Архітектура штучних нейронних мереж. Дослідження штучного інтелекту. Гіпотеза символьних систем. Представлення за допомогою символів. Синтаксичний та семантичний аналіз розуміння мови.
курсовая работа [985,8 K], добавлен 14.01.2010Історія виникнення комерційних додатків для комп'ютеризації повсякденних ділових операцій. Загальні відомості про сховища даних, їх основні характеристики. Класифікація сховищ інформації, компоненти їх архітектури, технології та засоби використання.
реферат [373,9 K], добавлен 10.09.2014Проблемы оценки клиентской базы. Big Data, направления использования. Организация корпоративного хранилища данных. ER-модель для сайта оценки книг на РСУБД DB2. Облачные технологии, поддерживающие рост рынка Big Data в информационных технологиях.
презентация [3,9 M], добавлен 17.02.2016Логічний, структурний, еволюційний та імітаційний підходи до побудови системи штучного інтелекту. Використання формально-логічних структур, що обумовлено їх алгоритмічним характером. Методи реалізації системи штучного інтелекту, інтелектуальні програми.
реферат [34,5 K], добавлен 14.04.2014Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011Підходи до розуміння проблеми штучного інтелекту. Тест Тьюринга і інтуїтивний підхід, символьний та логічний, агентно-орієнтований і гібридній. Машинний інтелект: загальна характеристика та головні сфери застосування на сьогодні, науковий напрямок.
курсовая работа [203,1 K], добавлен 09.04.2013Інтуїтивне розуміння поняття "інтелект". Основні проблемні середовища штучного інтелекту. Проблема неточних і неповних знань. Тест Тьюринга і фатичний діалог. Метод комп’ютерної реалізації фатичного діалогу. Принцип віртуальної семантичної сітки.
курсовая работа [560,0 K], добавлен 27.12.2007A database is a store where information is kept in an organized way. Data structures consist of pointers, strings, arrays, stacks, static and dynamic data structures. A list is a set of data items stored in some order. Methods of construction of a trees.
топик [19,0 K], добавлен 29.06.2009Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013Створення програмного продукту на мові Object Pascal в середовищі візуального програмування Delphi 7.0, що дозволяє отримати необхідну інформацію про штучний інтелект та переглянути відео з теми. Пошук інформації, її отримання з ресурсів мережі Інтернет.
курсовая работа [5,4 M], добавлен 24.09.2013Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010Характеристика та класифікація CASE-засобів, технологія їх впровадження. Структура і функції CASE-засобу Silverrun. Переваги, результати застосування та ключові функції CA ERwin Data Modeler. Проектування роботи інтернет-магазину за допомогою UML-діаграм.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 07.02.2016Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Інформаційна технологія як система методів і способів збору, передачі, нагромадження, збереження, подання й використання інформації на основі застосування технічних засобів, етапи їх розвитку. Розповсюдження та використання інформаційних технологій.
презентация [3,5 M], добавлен 12.06.2014Використання технології SSI для автоматичного додавання на web-сторінку вмісту файлу, виведення значень змінних оточення, вбудовування результату виконання CGI-програм. Характеристика директив технології. Застосування до web-додатків даної технології.
реферат [22,3 K], добавлен 04.04.2015Роль информации в мире. Теоретические основы анализа Big Data. Задачи, решаемые методами Data Mining. Выбор способа кластеризации и деления объектов на группы. Выявление однородных по местоположению точек. Построение магического квадранта провайдеров.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 01.07.2017Поняття про інформаційні технології, етапи розвитку та види. Огляд сучасних інформаційних технологій. Моделювання факторів ризику знищення людства. Загальна характеристика програмного засобу GPPS – World для дослідження локальних моделей розвитку людства.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 16.05.2016Поняття про бездротові мережні технології та способи передачі даних. Переваги та недоліки використання бездротових мереж. Технології мобільного зв'язку. Wi-Fi: історія, розвиток, властивості, користувачі. Підключення бездротового мережевого адаптера.
реферат [2,0 M], добавлен 28.11.2015
