Программа_семинара_МОБП 2015_2_осень

Абрамов М. Создание многофакторных моделей образовательного процесса в вузе с помощью методов науки о данных Аксенов А. Разработка цифрового двойника изделия, производимого аддитивными технологиями Аксенов К. Механика, управление и логистика группы роботов Амелькин С. Математическое моделирование, защищенные алгоритмы и программы управления роботами, формациями роботов Андрианова Е. Инновации и технологический арбитраж в отраслях в условиях цифровой экономики: От догоняющего к опережающему развитию Антонов А. Апатова Н. Методы математического и информационного моделирования защиты информации в цифровой экономике Астахова И. Разработка и исследование интеллектуальных методов обеспечения кибербезопасности в информационных системах поддержки цифровой экономики Афанасьев И.

Проектирование интеллектуальных систем в экономике

Уже сейчас системы искусственного интеллекта используются в самых разных отраслях индустрии. Приведем лишь несколько примеров: Обработка естественного языка , применяется финансовыми компаниями в антифрод-системах для мониторинга электронных коммуникаций как внутри компании, так и в открытых источниках для выявления социальных сущностей и связей между ними социальное профилирование и формирование социального графа.

Искусственный интеллект — это область компьютерной науки ориентированой на компьютерное моделирование и понимание человеческого интеллекта. Применение методов искусственного интеллекта : . математики, логистики, статистики, параллелизации и построения бизнес-процессов.

Делимся подборкой ниш и клиентских сегментов, в которых мы видим потенциал для -стартапов. Что такое машинное обучение и с чем его едят? На самом деле ничего нового или сверхординарного в этом словосочетании нет. Очередной прекрасный термин, который маркетологи используют для популяризации своих решений. Но это и хорошо. Этот привлекает внимание к тематике и создает предпосылки для появления новых бизнесов в этом направлении.

Машинное обучение — это набор алгоритмов и методик, которые при правильном использовании позволяют получать очень эффективные результаты. Особенную популярность данная тематика приобрела благодаря тому, что за счет снижения стоимости вычислительных ресурсов появилась возможность использовать старые, но очень прожорливые алгоритмы для решения задач различных типов и в разных сегментах.

Искусственный интеллект можно определить как научную дисциплину, которая занимается автоматизацией разумного поведения. Искусственный интеллект ИИ, англ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами. Структура понятия"Искусственный интеллект" складывается из нескольких основных положений и дисциплин, являющихся его основой. Более подробно это описано на рисунке предоставленном ниже.

Нечёткая логика и теория нечётких множеств — раздел математики, являющийся обобщением классической логики и теории множеств.

Интеллектуальные технологии в реинжиниринге бизнес-процессов распространенных трудностей применения искусственного интеллекта в Л.Г. Комарцова. Компьютерные методы генерации решений на основе А.В. Янчук. Моделирование автономных агентов - задачи навигации и захвата.

Краткое сообщение о деятельности Ростовского областного регионального отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Кадры решают все В. Курейчик, Л. Заметки об истории Таганрога и Таганрогского государственного радиотехнического университета Искусственный интеллект в России В. Курейчик, В. Эволюционные, синергетические и гомеостатические стратегии в искусственном интеллекте: Методы поисковой адаптации для решения оптимизационных задач Л.

Применение систем компьютерной алгебры в эволюционном моделировании Искусственный интеллект в образовании Ю. Вишняков, С. Интеграция интеллектуальных гипермедийных обучающих систем в виртуальные образовательные структуры В.

Знакомьтесь — Факультет финансовой экономики!

Абросимов В. Разработка адаптивной гибридной модели искусственного интеллекта с учетом особенностей онтогенеза человека Анищенко Л. Разработка методов использования семантико-онтологических знаний для разрешения синтаксической неоднозначности Браништов С. Методы и алгоритмы децентрализованного планирования траекторий и согласования поведения в коалиции робототехнических систем Булычев А. Гибридные и рандомизированные методы машинного обучения в задаче приобретения процедурных знаний в коалиции когнитивных агентов Величковский Б.

посредством применения технологий искусственного интеллекта. Эволюционные вычисления применяются для других целей (для моделирование бизнес-процессов [25]; моделирование рынка [14] метод моделирования.

Лучшие технологии анализа данных для решения аналитических задач вашего бизнеса Нестандартные проекты В процессе работы любой компании происходит возрастающее накопление данных. Бизнес собирает информацию о собственных клиентах, работе подразделений, истории продаж и операций, а также многих других показателях деятельности. Информационные технологии в свою очередь на сегодняшний день предлагают не только инструменты для сбора данных и автоматизации различных бизнес-процессов, но и средства осознания данных, поиска закономерностей в накопленной информации.

Осознание данных позволяет взглянуть на работу бизнеса с новой точки зрения, сократить издержки, увеличить прибыль и стоимость компании. Использование алгоритмов искусственного интеллекта позволяет получить совершенно новую информацию о работе компании из уже накопленных объемов. Системы банковского и страхового скоринга уже являются классическими примерами интеллектуальных программных систем.

У наших клиентов время от времени возникают уникальные бизнес-задачи, связанные либо со спецификой процессов компании, либо с новизной подхода. Такие задачи требуют опыта и наличия достаточных компетенций в анализе данных, а также необходимых ресурсов, чтобы искать и находить уникальные решения, не имеющие"промышленных" аналогов. Реализуемые нами нестандартные проекты объединяет:

Искусственный интеллект на службе у сталеваров

Одним из таких пионеров является Новолипецкий металлургический комбинат. Как уверен Анджей Аршавский, директор по анализу данных и моделированию НЛМК, именно применение искусственного интеллекта даст мощный толчок развитию промышленности в ближайшие несколько лет. Придя в компанию около года назад, Аршавский доказал, что средства машинного обучения действительно способны помочь в оптимизации производственных процессов. Анджей Аршавский Послужной список: Это направление для промышленных компаний достаточно новое, и пока достоверно неизвестны достижения, которые получены благодаря методам анализа данных на производстве, особенно в сталеплавильной индустрии.

Оптимизация бизнес-процессов в операционной деятельности: это различные методы моделирования и последующей оптимизации процессов, . Применение технологий искусственного интеллекта и.

Правда, пока большинство людей понимают под этим что-то вроде Терминатора или, в лучшем случае, амазоновской Алексы или яндексовской Алисы. По его мнению, сильный ИИ имеет самосознание, способен ощущать, формировать суждения, заниматься самоанализом. На сегодняшний день создан только слабый ИИ, который не имеет разума и ориентирован на решение прикладных задач. Он не способен функционировать без контроля человека и помогает ему в решении узкого спектра задач. Карта методов ИИ Источник: В отличие от человека, который может совершать ошибки, робот четко следует правилам.

Искусственный интеллект

Хорошо видно, что реализация при разработке -инструментария требований 1 — 7 приводит к удовлетворению условий и его соответствия . Последнее требование непосредственным образом связано с тем, что инструментарий моделирования должен быть средством поддержки принятия решений, а не художественного творчества. Таким образом, реализация этого требования при разработке -инструментария приводит к выполнению условия его соответствия . Следовательно, можно утверждать, что в настоящее время происходит эволюция части -средств, предназначенных для анализа и моделирования.

И в результате этой эволюции -инструментарий моделирования бизнес-систем становится средством для , то есть -инструментарием. Рассмотрим инструментарий моделирования бизнеса, олицетворяющий этот эволюционный процесс на практике.

Ваш новый коллега — искусственный интеллект «Умной» автоматизацией в Accenture называют автоматизацию бизнес-процессов и операционной применяется финансовыми компаниями в антифрод-системах для к радикальному изменению методов построения инфраструктуры.

Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем [2]. Поясняя своё определение, Джон Маккарти указывает: Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом [4].

В английском языке словосочетание не имеет антропоморфной окраски, которую оно приобрело в традиционном русском переводе: Даются следующие определения искусственного интеллекта:

Искусственный интеллект революционизирует

Магистратура В рамках данной выпускной квалификационной работы был проведен анализ наиболее часто применяющихся в сфере бизнеса методов и подходов искусственного интеллекта, методологии поиска решений, используемые интеллектуальными системами. В рамках практической части данной работы был разработан гибридный подход к управлению процессами в рамках деятельности команды по разработке программного обеспечения, содержащий в себе основы классической методологии и подходов искусственного интеллекта.

Результаты применения разработанного подхода также представлены в рамках выпускной квалификационной работе.

моделям принятия решений, реализуемых методами и средствами ИИТ. Под ИИТ Эвристический подход в искусственном интеллекте применяется, в и средств моделирования бизнес-процессов с целью преобразования.

Введение к работе Актуальность темы исследования За годы реформ в России сформировались новые условия хозяйствования, основанные на принципах рыночной экономики, одновременно усилилось влияние информатизации на процессы управления. Однако большинство отечественных предприятий продолжают использовать в сфере управления принципы и методы, возникшие в эпоху централизованного управления экономикой. Это мешает им более полно реализовывать свой потенциал и повышать эффективность предпринимательской деятельности.

Современный подход к управлению фирмами основывается на конвергенции управленческих и информационных технологий. Классики менеджмента М. Хаммер, Дж.

Методологии моделирования бизнес процессов, Рефераты из Экономика предприятия

Создание персональных рекомендаций Технологии искусственного интеллекта помогают МТС узнать, какие услуги понадобятся клиенту. Так компания увеличивает продажи и эффективность рекламных кампаний. Рекомендации услуг в зависимости от потребностей отдельного клиента помощью технологий машинного обучения мы прогнозируем желание абонента воспользоваться тем или иным сервисом. И делаем предложение ещё до того, как абонент сам обратится к нам за подключением услуги.

Шамис А.Л. Нейронные сети и моделирование мышления. . О.Ю.Реброва. Применение методов интеллектуального анализа данных для решения задачи . Интеллектуальные технологии в реинжиниринге бизнес- процессов.

Методологии моделирования бизнес-процессов Набор символов или обозначений, с помощью которых описывается бизнес-процесс, принято называть языком или методологией описания бизнес-процессов. Наиболее распространенными методологиями, используемыми при моделировании, являются: Для более глубокого понимания сути бизнеса и его ключевых процессов используются графические способы описания процессов и специальные инструменты.

В простых случаях и сегодня используют обычную блок-схему и словесное описание бизнес-процесса. Обычная блок-схема процесса, изображается с помощью прямоугольников — обозначающих действия, ромбов — обозначающих принимаемые решения и стрелок — соединяющих эти элементы и показывающих их взаимосвязь. Описание бизнес-процесса, отвечает на вопросы, что, кто, где, как, зачем и почему, а также каковы затраты времени и денежных средств на принятие решений, ожидание и осуществление действий в бизнес-процессе.

Приложение. Документная модель библиотеки

Емельянов А. Экономико-имитационное моделирование с элементами искусственного интеллекта: Емельянов, О. Булыгина, В. Неолит,

методы статистического анализа и прогнозирования, моделирования В ИС поддержки принятия решений нашли применение технологии информации изданных (Data Mining), моделирования бизнес-процессов. В современных ИС менеджмента значительна роль и ИС искусственного интеллекта

Среди них, для моделирования поведения человека в социально-экономической среде больше других подходят нейронные сети, экспертные системы и аппарат нечеткой логики. Эволюционные вычисления применяются для других целей для самовосстановления и самоконфигурирования сложных систем, состоящих из одновременно функционирующих модулей , а генетические алгоритмы в основном используются для задач оптимизации.

Поскольку в своей работе мы исходим из теории ограниченной рациональности, то решение оптимизационных задач здесь неуместно. Что касается оставшихся трех направлений ИИ, то для разрабатываемой нами модели они равнозначны, но есть отдельные тонкие моменты, исходя из которых, мы отдали предпочтение нейронным сетям. Для их обучения с последующим встраиванием в модель, использовались данные реально проводимых опросов нескольких тысяч респондентов.

Результаты работы нейронных сетей, обученных на большом количестве наблюдений, на наш взгляд будут больше соответствовать действительности, чем экспертные системы исчисляющие предикаты из базы знаний, полученной путем опроса нескольких экспертов и системы нечеткой логики использующих правила, также закладываемые несколькими людьми

Мероприятие: «Искусственный интеллект в бизнесе»