TEXNIKANING RIVOJLANTIRISHDA SUN`IY INTELEKTLARDAN FOYDALANISH.

Авторы

  • *

Ключевые слова:

Kalit so'zlar: Sun'iy intellekt, texnikani ishlab chiqish, mashinani o'rganish, neyron tarmoqlar, avtomatlashtirish, optimallashtirish. Texnikani rivojlantirish ilmiy tadqiqotlar, sanoat jarayonlar

Аннотация

Annotatsiya. Ushbu maqola sun'iy intellektning texnikani ishlab chiqishda
integratsiyasini o'rganadi, uning salohiyati, muammolari va oqibatlarini ta'kidlaydi.
Mashinani o'rganish va neyron tarmoqlari kabi sun'iy intellekt texnologiyalaridan
foydalangan holda tadqiqotchilar texnikani ishlab chiqish jarayonlarining
samaradorligi, aniqligi va ko'lamini oshirishi mumkin. Adabiyotlarni tahlil qilish orqali
ushbu maqola sun'iy intellektga asoslangan texnikani rivojlantirishning hozirgi holatini
o'rganadi, asosiy metodologiyalarni muhokama qiladi, empirik natijalarni taqdim etadi
va kelajakdagi yo'nalishlar haqida tushuncha beradi. Umuman olganda, u texnikani
rivojlantirishda sun'iy intellektning muhim rolini ta'kidlaydi va tegishli muammolarni
hal qilishda uning afzalliklarini maksimal darajada oshirish strategiyasini taklif qiladi.

Библиографические ссылки

Adabiyotlar.

A. M. Turing. “Computing machinery and intelligence”. In: Parsing the Turing

Test. Springer, 2009, pp. 23–65.

S. Russell et al. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd ed. Prentice Hall,

D. Chen et al. Autonomous Driving using Safe Reinforcement Learning by

Incorporating a Regret-based Human Lane-Changing Decision Model. 2019.

arXiv: 1910.04803 [cs.RO].

P. Palanisamy. Multi-Agent Connected Autonomous Driving using Deep

Reinforcement Learning. 2019. arXiv: 1911.04175 [cs.LG].

S. Wang et al. “Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving”. In: arXiv

preprint arXiv:1811.11329 (2018).

A. E. Sallab et al. “Deep reinforcement learning framework for autonomous

driving”. In: Electronic Imaging 2017.19 (2017), pp. 70–76.

Z. Xu et al. “Zero-shot Deep Reinforcement Learning Driving Policy Transfer for

Autonomous Vehicles based on Robust Control”. In: 2018 21st International

Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). IEEE. 2018, pp. 2865–

D. Silver et al. “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree

search”. In: nature 529.7587 (2016), p. 484.

Опубликован

2024-05-09

Как цитировать

*. (2024). TEXNIKANING RIVOJLANTIRISHDA SUN`IY INTELEKTLARDAN FOYDALANISH . Tadqiqotlar, 37(8), 234–237. извлечено от https://tadqiqotlar.uz/new/article/view/3103

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

1 2 > >>