УДК 004.8
DOI: 10.36871/2618-­9976.2026.02.007

Авторы

Тамилы Хасанбековна Дельмаева,
Преподаватель. ГГНТУ им академика М.Д. Миллионщикова, Грозный, Россия
Рамнат Бадрудиновна Мусостова,
Преподаватель, ПЦК «Экономика и право». ГГНТУ им академика М.Д. Миллионщикова, Грозный, Россия
Иман Ахмедовна Сайгараева,
Преподаватель. ГГНТУ им академика М.Д. Миллионщикова, Грозный, Россия

Аннотация

Современные  методы  искусственного  интеллекта  развиваются  одновременно  в  нескольких  направлениях,  включая  глубокое  обучение,  вероятностные  модели,  методы  обучения с подкреплением, гибридные интеллектуальные системы и самообучающиеся алгоритмы, что делает актуальным  комплексное  сравнение  данных  подходов  с  учетом  специфики различных научных и инженерных областей. В статье  рассматриваются  ключевые  классы  методов  искусственного  интеллекта  и  анализируются  особенности  их  применения  в  таких  сферах,  как медицина,  промышленность,  робототехника,  обработка  естественного  языка,  компьютерное  зрение, кибербезопасность и научное моделирование. Показано, что эффективность конкретного подхода определяется не только архитектурой модели, но и характером данных, требованиями  к  интерпретируемости,  вычислительными  ограничениями и допустимым уровнем риска ошибок.

Ключевые слова

современные методы
искусственный интеллект
наука и техника

Список литературы

[1] Аксенов В.И. Искусственный интеллект и машинное обучение в инженерных задачах: монография / В.И. Аксенов. СПб.: Питер, 2021. 368 с.
[2] Бородин А.Н. Машинное  обучение  и  анализ  данных: учебник  /  А.Н.  Бородин.  М.: Юрайт, 2022. 420 с.
[3] Васильев А.А. Интеллектуальные системы и технологии обработки данных: учебник / А.А. Васильев. М.: Инфра­М, 2020. 384 с.
[4] Гаврилова Т.А. Интеллектуальные  технологии  и  системы  управления  знаниями: учебник / Т.А. Гаврилова, Д.В. Ландэ. СПб.: Питер, 2018. 304 с.
[5] Гудфеллоу И. Глубокое  обучение  / И.  Гудфеллоу, Й.  Бенджио,  А. Курвилль; пер.  с  англ. М.: Диалектика, 2018. 652 с.
[6] Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программные системы / Ю.И. Журавлев. М.: Физматлит, 2006. 328 с.
[7] Мелехин В.Б. Интеллектуальные  системы: учебник  /  В.Б.  Мелехин.  М.: Академия, 2017. 336 с.
[8] Рутковская Д. Нейронные  сети,  генетические  алгоритмы  и  нечеткие  системы  / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с англ. М.: Горячая линия – Телеком, 2019. 452 с.
[9] Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс / С. Хайкин; пер. с англ. М.: Вильямс, 2016. 1104 с.