Обычная версия
Шрифт:
A+A+
Межбуквенный интервал:
+
Междустрочный интервал:
+
Фон:
Цвет текста:
Адрес: г.Мурманск, ул.Софьи Перовской, д.21А
Телефон для справок: (8152) 45-08-58
сегодня:Не работает
завтра:10:00 - 22:00
Главная Онлайн-услугиВиртуальный библиографТематический каталог запросов45

Тематический каталог запросов

№14003 (Мурманск) от 30 ноября 2022
Здравствуйте, помогите пожалуйста подобрать список публикаций на русском и английском языке по теме "Применение искусственной нейронной сети ruGPT-3 для генерации заданий и учебных текстов в образовательных учреждениях".

Здравствуйте. К сожалению, материалов строго отвечающих Вашей теме найти не удалось. Тема Вашего запроса требует глубокого поиска и просмотра документов de visu. Возможно, Вам будут полезны следующие издания:

Книги

32.813я7; Б83 Боровская, Е. В. Основы искусственного интеллекта : учебное пособие / Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова. – Москва : Бином. Лаборатория знаний, 2017. – 127 с. : ил. (1775028 - ЧЗ)

32.813.5я73; Б91 Бураков, М. В. Системы искусственного интеллекта : учебное пособие / М. В. Бураков. – Москва : Проспект, 2017. – 431, [1] с. (1773077 - АБ)

32.813.5я73; Р92 Ручкин, В. Н. Системы искусственного интеллекта. Нейросети и нейрокомпьютеры / В. Н. Ручкин, Б. В. Костров, А. Г. Свирина. – Москва : КУРС, 2019. – 282, [1] с. : ил. (1796046 - ХР)

Статьи

Долгая, О. И. Искусственный интеллект и обучение в школе: ответ на современные вызовы / О. И. Долгая // Школьные технологии. – 2020. – № 4. – С. 29–38.

Педагогические технологии и нейросети / А. Н. Дахин, Н. Г. Семенов, Н. В. Ярославцева, С. Ю. Ермолаев // Школьные технологии. – 2020. – № 2. – С. 28–33.

Игнатьева, Е. Д. Методический подход к анализу устойчивости регионального развития с использованием самоорганизующих карт / Е. Д. Игнатьева, О. С. Мариев // Экономика региона. – 2008. – №2 – C.116–128.

Использование мультиагентных технологий для прогнозирования и идентификации процесса обучения / Е. А. Назойкин [и др.] // Пищевая промышленность. – 2015. – № 6. – С. 36–39.

Нейронные сети и искусственный интеллект: какой предстает ЭБС завтрашнего дня? / С. Тихонов, А. Никифоров // Университетская книга. - 2021. – № 5 (июнь). – С. 51–53.

Тихонов, С. Продвинутая реальность / С. Тихонов // Эксперт. – 2017. – № 24. – С. 60–70.

Электронные ресурсы (с текстами можно поработать в зале электронных ресурсов на 3-м этаже библиотеки)

Костин, Н. С. Место модульных нейронных сетей в классификации искусственных нейронных сетей / Н. С. Костин // Интеллектуальный потенциал XXI века: ступени познания. – 2013. – № 19. – С. 91-95. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=20918252 (дата обращения 03.12.2022). – Режим доступа: научная электронная библиотека eLIBRARY.RU, после регистрации.

ReRAM-Based Artificial Neural Network for a Bidirectional Adaptive Neural Interface / S. A. Shchanikov, A. D. Zuev, I. A. Bordanov [et al.] // Инжиниринг и телекоммуникации - En&T 2020 : сборник тезисов VII Международной конференции, Долгопрудный, 25–26 ноября 2020 года. – Москва, 2020. – С. 64-65. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46641637 (дата обращения 03.12.2022). – Режим доступа: научная электронная библиотека eLIBRARY.RU, после регистрации.

С уважением, главный библиотекарь отдела информационного обслуживания Павлова Е. В.