РОЛЬ ИИ В МАТЕМАТИКЕ: ЭВОЛЮЦИЯ МЕТОДОВ И НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
Keywords:
Искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, математика, обработка данных, решение математических задач, оптимизация функций, доказательство теорем, математическое моделирование, анализ графов, применение искусственного интеллекта в математикеожности.Abstract
В этой статье рассматриваются изменения в методах математики и новые возможности, созданные искусственным интеллектом (ИИ). Обработка данных, решение сложных математических задач, оптимизация функций, автоматическое доказательство теорем, создание новых математических моделей и анализ графовых структур — все это примеры различных областей применения ИИ в математике. Машинное обучение, нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения, которые предоставляют новые инструменты для решения традиционных и новых математических проблем, получают большое внимание. Обсуждаются перспективы развития данной области и значение понимания математических основ для успешного использования ИИ в математике.
References
МБ Карабеков, ХЭ Тангиров – Развитие виртуального туризма, технологий организации «виртуального тура». Journal of " Актуальные вопросы современной науки и образ" , (2023). 225-227. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). "Deep Learning." MIT Press.
Bishop, C. M. (2006). "Pattern Recognition and Machine Learning." Springer.
Chollet, F. (2017). "Deep Learning with Python." Manning Publications.
Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks." Advances in Neural Information Processing Systems.
