Проблемы нейросетей и искусственного интеллекта обсудили в ДГТУ

11 марта 2020 года на кафедре программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем прошёл научный семинар на тему «Проблемы нейросетей и искусственного интеллекта». В обсуждении темы участвовали преподаватели и студенты кафедры. Также были приглашены учёные лаборатории информационных технологий в энергетике ФГБУН «Институт проблем геотермии ДНЦ РАН.

На тему «Проблемы использования нейронных сетей в мобильных приложениях» выступил студент четвёртого курса Ахмедов А.Р. Доклад содержал много неформализованной информации, основной упор в докладе был сделан на возможности сотовой связи 5G. «Стандартизация технологий и решений 5G должна завершиться к 2021 году, поэтому термином 5G пока обозначаются лишь фрагментарные решения, которые в будущем войдут в состав полномасштабного решения IMT2020. Такие решения уже разворачиваются в разных странах, однако они пока носят локальный и тестовый характер, и не предоставляют весь планируемый функционал сетей стандарта IMT2020», – обозначил докладчик.

Среди основных достоинств пятого поколения мобильных сетей участники семинара выделили, во-первых, возможность создания комфортной среды для обучающихся. Студенты могут обучаться без отрыва от обыденных дел – параллельно могут заниматься работой, спортом. Во вторых – развитие творческих потенциала. Преподавателю необходимо учиться новым формам общения с учащимися. Умение работать в социальных сетях – тренд времени. В-третьих, современный человек через технологии приобретает новые качества, его ум становиться более гибким, динамичным склонным к созерцанию объективных и субъективных явлений, которое является основным качеством учёного. За созерцанием, следует умение к концентрации. Без концентрированного на внешней или внутренней проблеме ума, сегодня нет возможности её решения.

Среди недостатков выделены: отсутствие личного контакта, требование дополнительных интеллектуальных затрат и ресурсозатратность.

Также на семинаре был заслушан доклад студента Шахума Р.Ш. на тему «Фундаментальные инструменты и практики машинного обучения. Проблемы и недостатки». Машинное обучение – класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.