Методы обучения искусственного интеллекта (генеративные модели)

ШЕЛЕСТЯН, Анастасия; НАРТЯ, Никитa; ШЕСТАКОВА, Татьяна

DSpace Home
→
Colecţia Instituţională
→
Materialele conferinţelor științifice naționale cu participare internațională
→
Abordări inter/transdisciplinare în predarea ştiinţelor reale (concept STEAM)
→
2024
→
View Item

dc.contributor.author	ШЕСТАКОВА, Татьяна
dc.contributor.author	ШЕЛЕСТЯН, Анастасия
dc.contributor.author	НАРТЯ, Никитa
dc.date.accessioned	2025-04-06T03:52:04Z
dc.date.available	2025-04-06T03:52:04Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.citation	ШЕСТАКОВА, Татьяна; ШЕЛЕСТЯН, Анастасия и НАРТЯ, Никитa. Методы обучения Искусственного интеллекта (генеративные модели). În: Materialele conferinței științifice internaționale „Abordări inter/transdisciplinare în predarea științelor reale (concept STEAM)”, ediția a 4-a = Proceedings of the fourth international scientific conference „Inter/transdisciplinary approaches in the teaching of the real sciences, (STEAM concept)”, Chisinau, November 1-2, 2024. Chișinău: IDIS „Viitorul”, 2024, pp. 354-360. ISBN 978-5-86654-132-4(PDF).	en_US
dc.identifier.isbn	978-5-86654-132-4
dc.identifier.uri	http://dir.upsc.md:8080/xmlui/123456789/7329
dc.description	Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) играют ключевую роль в решении множества задач современной науки и технологий. Методы обучения ИИ можно разделить на несколько типов: обучение с учителем, без учителя, с подкреплением, а также гибридные методы. Каждый из них использует различные подходы к обработке данных и решению задач.	en_US
dc.description.abstract	Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) play a key role in solving many problems in modern science and technology. AI training methods can be divided into several types: supervised, unsupervised, reinforcement, and hybrid methods. Each of them uses different approaches to data processing and problem solving.	en_US
dc.language.iso	ru	en_US
dc.publisher	Universitatea Pedagogică de Stat "Ion Creangă"	en_US
dc.subject	Artificial intelligence	en_US
dc.subject	Linear regression	en_US
dc.subject	Bayesian classifiers	en_US
dc.subject	Neural networks	en_US
dc.subject	Generative adversarial networks	en_US
dc.subject	Искусственный интеллект	en_US
dc.subject	Линейная регрессия	en_US
dc.subject	Байесовские классификаторы	en_US
dc.subject	Нейронные сети	en_US
dc.subject	Генеративные состязательные сети	en_US
dc.title	Методы обучения искусственного интеллекта (генеративные модели)	en_US
dc.type	Article	en_US