У Видавничому домі «Академперіодика» Національної академії наук України побачив світ підручник «Системи і методи штучного інтелекту», підготовлений академіком НАН України Михайлом Згуровським та професором Юрієм Зайченком. Видання створено Навчально-науковим комплексом «Інститут прикладного системного аналізу» МОН України і НАН України у межах Цільової комплексної програми «Наукові основи функціонування та забезпечення умов розвитку науково-видавничого комплексу НАН України».
Підручник адресовано студентам, аспірантам, викладачам і дослідникам спеціальностей «Комп’ютерні науки» та «Системний аналіз і управління», а також інженерам, програмістам і фахівцям ІТ-галузі, які впроваджують інтелектуальні технології у професійній діяльності. Він покликаний стати не лише навчальним посібником, а й науково-методичною основою для підготовки нового покоління фахівців, здатних мислити системно, розробляти й упроваджувати інноваційні рішення у сфері штучного інтелекту.
Видання має важливу місію — сприяти підвищенню конкурентоспроможності української освіти й науки, зміцненню національного інтелектуального потенціалу та інтеграції України у світовий простір штучного інтелекту. Підручник є першим українськомовним комплексним виданням, у якому системно узагальнено більшість основних напрямів сучасного розвитку штучного інтелекту — від класичних моделей нейронних мереж і систем нечіткої логіки до новітніх технологій глибокого навчання, обчислювального інтелекту, еволюційних алгоритмів, обробки природної мови та інтелектуального аналізу великих даних.
У 16 розділах підручника охоплено:
- теоретичні основи штучних нейронних мереж, їх архітектури та алгоритми навчання;
- системи нечіткої логіки і нейро-нечіткі моделі, зокрема ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System — адаптивна нейронечітка система виведення) та TSK (Takagi–Sugeno–Kang — модель нечіткого виведення);
- метод групового урахування аргументів (МГУА) — унікальний український внесок у машинне навчання;
- генетичні, ройові та еволюційні алгоритми, що становлять основу обчислювального інтелекту;
- гібридні архітектури глибокого навчання — CNN (Convolutional Neural Networks — згорткові нейронні мережі) та RNN (Recurrent Neural Networks — рекурентні нейронні мережі);
- застосування моделей штучного інтелекту у медицині, економіці, безпеці, технічних системах і соціальному управлінні;
- сучасні системи обробки природної мови (NLP) — від класичної програми ELIZA (Electronic Linguistic Artificial Intelligence and Zero-Output Application) до моделей BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) та GPT (Generative Pre-trained Transformer) нового покоління.
Окремий розділ присвячено історії розвитку штучного інтелекту — від ідей Алана Тюрінга до досягнень українських учених Віктора Глушкова, Миколи Амосова та Олексія Івахненка, які стояли біля витоків світової кібернетики та машинного навчання.
Підручник вирізняється поєднанням глибокого теоретичного аналізу та практичної спрямованості. Усі розділи містять приклади реалізації алгоритмів, навчальні завдання, візуалізації та демонстрації використання технологій штучного інтелекту у реальних системах.
Вихід цього підручника — визначна подія для української науково-освітньої спільноти. Він формує національну українськомовну базу знань у галузі штучного інтелекту, що визначатиме майбутнє освіти, науки, економіки та технологічного розвитку нашої держави.
Читайте також: