Содержание
Введение 3
1. Теоретические основы развития моделей искусственного интеллекта: социально-экономический аспект 8
1.1 Эволюция разработок моделей искусственного интеллекта 8
1.2 Подходы ведущих технологических государств к развитию и использованию технологий искусственного интеллекта 20
2. Анализ внедрения крупных моделей искусственного интеллекта в Германии 31
2.1 Нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в Федеративной Республике Германии и Европейском союзе 31
2.2 Социально-экономическая оценка немецкого проекта «Крупные европейские модели искусственного интеллекта как проект-маяк для Европы (LEAM.AI)» 48
3. Разработка основ стратегии внедрения моделей искусственного интеллекта с использованием немецкого опыта в Российской Федерации 63
3.1 Направления внедрения моделей искусственного интеллекта в Российской Федерации 63
3.2 Основы стратегии внедрения моделей искусственного интеллекта в отрасли экономики Российской Федерации 73
Заключение 82
Библиографический список 85
Приложения 94
...
В работе рассматривается разработка программного модуля для автоматизированного информирования граждан о чрезвычайных ситуациях с использованием нейронных сетей и геолокационных данных. Модуль решает проблему несвоевременного оповещения населения, обеспечивая персонализацию уведомлений на основе местоположения пользователей. В результате разработки было достигнуто среднее время, за которое человек узнает о чрезвычайных ситуациях примерно за 5 минут с момента первого упоминания в одном из информационных каналов, информирование стало индивидуальным относительно каждого пользователя, единый перечень новостей о чрезвычайных ситуациях одного формата после классификации и сортировки. ...
Введение 4
Глава 1. Анализ развития интеллектуальных систем машинного обучения
и обзор методов для поиска отклонений в поведении пользователей 7
1.1 Существующие системы анализа данных пользователей 7
1.2 Анализ методов поиска отклонений в поведении пользователей
по наборам текстовых данных 13
1.3 Нормализация данных в задачах поиска аномального
поведения пользователей 15
Глава 2. Формирование модели представления поведения
пользователя 17
2.1 Обработка текстовых данных и их очистка от информационного шума 17
2.2 Определение длины анализируемой строки 19
2.3 Частотные модели векторного представления 21
2.3.1 Модель «мешок слов» 21
2.3.2 Модель «TF-IDF» 23
2.4 Нейросетевые модели векторного представления 23
2.4.1 Модель представления Word2Vec 23
2.4.2 Модель распределенного представления слов GloVe 24
2.4.3 Модель представления BERT 25
Глава 3. Метод идентификации необычного использования
мобильных устройств пользователями 27
3.1 Определение временных диапазонов выборки 27
3.2 Сравнение векторных представлений 30
3.3 Экспериментальное исследования метода идентификации
нетиповых сценариев использования устройства 35
Глава 4. Реализация программного комплекса сбора и анализа текстовых
данных 37
4.1 Описание сценариев использования 37
4.1.1 Установка и первичная настройка мобильного приложения агента 38
4.1.2 Использование мобильного устройства с установленным агентом
и сбор поведенческих данных 43
4.1.3 Использование Web интерфейса для управления
устройствами пользователей и сбора данных 44
4.1.4 Использование Web интерфейса для анализа отклонений в
поведении пользователя 46
4.2 Программная реализация 48
4.2.1 Проектирование архитектуры программного комплекса 48
4.2.2 Мобильный агент сбора поведенческой информации 50
4.2.3 Модуль поведенческого анализа 52
4.2.4 Серверные модули обработки информации 53
4.3 Экспериментальная проверка показателей производительности 54
4.3.1 Показатели производительности мобильного приложения - агента 55
4.3.2 Показатели производительности разработанного метода
поиска аномального поведения 58
Заключение 61
Список использованной литературы 63
...
Введение
1 Анализ объекта исследования 10
1.1 Описание устройства и принципа работы ГПА 10
1.2 Методы диагностики состояний узлов ГПА 14
1.3 Классификация технических состояний ГПА 19
2 Разработка параметрической модели 22
2.1 Вероятностная модель классификации состояний 22
2.2 Алгоритмизация классификации технического состояния ГПА 28
3 Разработка нейронечеткой модели классификации 35
4 Исследование результатов моделирования 56
Заключение 70
Список использованных источников 71
...
