Алгоритми обробки та структуризації даних у штучному інтелекті
Ключові слова:
штучний інтелект, алгоритми, структури даних, машинне навчання, нейронні мережі, генеративні моделіАнотація
Досліджено алгоритми обробки та структуризації даних у сфері штучного інтелекту (ШІ). Розглянуто еволюцію підходів використання структур даних та алгоритмів у штучному інтелекті. Проаналізовано роль структуризації даних у побудові агентних систем, класифікації, кластеризації та аналізі великих даних. Окрему увагу приділено принципам функціонування ієрархічних алгоритмів і методам адаптації штучних систем до потоків інформації. Показано, що сучасні алгоритми машинного навчання базуються на синтезі класичних структур даних і інтелектуальних моделей, що забезпечує самонавчання, узагальнення та прогнозування.
Посилання
Вступ до алгоритмів / Т. Г. Кормен, Ч. Е. Лейзерсон, Р. Л. Рівест, К. Стайн. Київ: К.І.С., 2019. 1288 с.
Креневич А. П. Алгоритми і структури даних. Підручник. Київ: ВПЦ «Київський Університет», 2021. 200 с.
Skiena S. S. The Algorithm Design Manual / Springer; 3rd edition (October 6, 2020). 810 p.
Sedgewick R.,Wayne K. Algorithms. Addison-Wesley Professional, 2020. 956 p.
Технології глибокого навчання. URL: https://www.tensorflow.org
Scikit-learn User Guide. URL: https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
OpenAI Research. GPT Models and Generative AI Systems. URL: https://openai.com/research
Cisco Networking Academy. Алгоритми та структури даних: навчальний курс. URL: https://www.netacad.com/
Stanford AI Lab. Artificial Intelligence Research Papers. URL: https://ai.stanford.edu/ publications/
