Машинное обучение

124

Машинное обучение — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться.

Развернуть Свернуть
В Москве 3 сентября пройдёт IT-конференция «Tech2b Conf: время инфраструктурных решений»
НИУ «МЭИ» разработал технологию предикативной оценки характеристик систем компьютерного зрения
В финале НТО школьники создали систему рекомендации контента для соцсетей
Самарский университет при поддержке НЦФМ создал демонстрационный образец высокопроизводительного аналогового фотонного процессора
«Силовые машины» провели II конференцию по патентной аналитике в сфере энергетического машиностроения
Британский регулятор ONR и Агентство по охране окружающей среды разрабатывают первый в мире подход к регулированию искусственного интеллекта в атомной промышленности
В ИАТЭ НИЯУ МИФИ состоялся межрегиональный студенческий научный турнир «МИФ»
Росатом разрабатывает отечественный комплекс цифровых инструментов для создания новых перспективных материалов
В Московском инновационном кластере «Ломоносов» завершился Всероссийский инженерный форум «СИЛА ПЛАТФОРМЫ»
Белоярская АЭС обучила нейросети определять нарушителей правил охраны труда в онлайн-режиме
Инженер-физик Белоярской АЭС Григорий Дубовой получил награду за разработку программы компьютерного зрения
Инженер-физик Белоярской АЭС Григорий Дубовой вышел в финал международного IT-чемпионата DigitalSkills-2023
Учёные РФ создают фотонные цифровые машины в Центре исследования архитектур суперкомпьютеров НЦФМ
«Цифрум» Росатома стал членом крупнейшей в СНГ ассоциации по развитию искусственного интеллекта АЛРИИ
Техническая академия Росатома провела семинар по управлению знаниями в рамках Международной системы ядерной информации INIS
Алгоритм машинного обучения позволит вычислить эффективные поглотители углекислого газа
В Сарове прошла II Всероссийская школа-семинар НЦФМ по физике высоких энергий и ускорительной технике
В Санкт-Петербурге обсудят применение методов машинного обучения для обработки данных на коллайдере NICA
Сбер и компании «Альянса в сфере искусственного интеллекта» будут развивать квантовые технологии
НЛМК и «Инфосистемы Джет» при помощи искусственного интеллекта и машинного обучения повышают эффективность потребления газа
Передовая инженерная школа ТПУ внедрила флагманский цифровой продукт Росатома «Логос»
Pulsar Fusion и Princeton Satellite Systems проработают с ИИ возможность создания ракеты с термоядерным источником энергии
Российские учёные развивают технологии на основе квантовой физики вместо классической
СПбПУ стал официальным участником уникальных научных экспериментов на адронном коллайдере NICA
ТВЭЛ презентовала в Москве российскую систему предиктивной аналитики АтомМайнд
Евгений Биятов/ТАСС
Роман Кувшинов, ОМЗ: «Гибкость в выборе бизнес-моделей сделает биотехнологии реальным инструментом лидерства»
Комментарии экспертов
942
Умная дефектоскопия для турбин
Статьи
69
Антон Зубков, «Росатом Инфраструктурные решения»: «Нейросети уже формируют новую архитектуру энергетической отрасли»
Комментарии экспертов
578
Гринатом — паровозик, который смог: внедрили RPA в госкорпорации
Статьи
403
Александр Путилов и Роман Душкин, НИЯУ МИФИ: «Атомные станции обладают наилучшим энергоснабжением, охлаждением и физической защитой для безуглеродного питания ЦОДов и ИИ-технологий»
Комментарии экспертов
1088
Умная система контроля качества NordClan на предприятии «Росатома»
Статьи
602
МАГАТЭ
Как искусственный интеллект изменит представление об информационной и компьютерной безопасности в ядерной сфере
Статьи
272
Дмитрий Шульгов и Александр Костиков, Softline: «Добыча под присмотром: дефектоскопия конвейерных лент»
Комментарии экспертов
132
Василий Долгов, САТЕЛ: "Цифровизация служит драйвером создания новых продуктов мирного атома"
Комментарии экспертов
37
Павел Козлов, Техническая академия Росатома: «Предиктивная аналитика позволяет на 70% знать, кого из сотрудников повысят»
Интервью
105