ОСНОВИ ТА СКЛАДОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Юрій Михайлович Лисецький

doi:10.63978/3083-6476.2025.1.1.08

Автор(и)

Юрій Михайлович Лисецький Воєнна академія імені Євгенія Березняка, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-5080-1856

DOI:

https://doi.org/10.63978/3083-6476.2025.1.1.08

Ключові слова:

штучний інтелект, нейромережа, модель, кібербезпека

Анотація

Наведено, що основами та складовими штучного інтелекту є: кібернетика, теорія інформації, теорія обчислень за допомогою цифрових операцій, логіка, нейропсихологічна теорія, теорія нейронних мереж, теорія навчання заснована на кон'юнктурі нейронних мереж та синапсів, математична (комп'ютерна) модель мозку. Розглянуто нейромережі, як математичні моделі, що описують математичними формулами взаємозалежності між різними факторами і дозволяють виявити закономірності взаємозалежності вхідних даних та кінцевого результату в процесі навчання.

Біографія автора

Юрій Михайлович Лисецький, Воєнна академія імені Євгенія Березняка, Київ

Доктор технічних наук, доцент
професор кафедри

Посилання

The History of Artificial Intelligence from the 1950s to Today. URL: https://www.freecodecamp.org/news/the-history-of-ai/ (дата звернення 24.10.2024).

Лисецький Ю.М., Сокур В.В. Теоретичні та математичні основи штучного інтелекту. Вісник воєнної розвідки. 2024. Vol. 85. С. 51-56.

Norbert Wiener. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine, Paris – Cambridge, Mass., 1948. 194 p.

Shannon C. E. A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal. 1948. № 27. Р. 379-423.

Turing A. M. Computing Machinery and Intelligence. Mind. 1950. № 49. Р. 433-460.

Warren S. McCulloch and Walter Pitts, A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics. 1943. Vol. 5. Р. 115-133.

Donald Olding Hebb The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. D.O. Hebb: The Organization of Behavior, Wiley: New York, 1949. 337 р.

Rosenblatt F. The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain. Psychological Review. 1958. Vol. 65. № 6. Р. 386-408.

Калбазов Д.Й., Данченко О.І., Лисецький Ю.М. Нейромережі. Розвиток та перспективи. Математичні машини і системи. 2024. № 2. С. 24–32.

What is Perceptron? A Beginners Guide for 2023. URL: https://www.simplilearn.com/tutorials/deep-learning-tutorial/perceptron (дата звернення 15.11.2024).

архитектур нейронных сетей для решения задач NLP. URL: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/7-arhitektur-nejronnyh-setej-nlp/ (дата звернення 23.09.2024).

Які існують типи нейронних мереж? URL: https://devzone.org.ua/qna/iaki-isnuiut-tipi-neironnix-merez.

What is machine learning? URL: https://www.ibm.com/topics/machine-learning (дата звернення 17.012.2024).

What is deep learning and how does it work? URL: https://www.techtarget.com/ searchenterpriseai/definition/deep-learning-deep-neural-network (дата звернення 12.12.2024).

What Is Deep Learning? How It Works, Techniques. URL: https://www.mathworks.com/discovery/deep-learning.html (дата звернення 12.12.2024).

ChatGPT від OpenAI на що він здатен та як ним скористатися? URL: https://www.imena.ua/blog/chatgpt/?gclid=EAIaIQobChMIp-mGo9f8gQMVvJiDBx22rAZYEAAYASAAEgJcnPD_BwE (дата звернення 15.12.2024).