Научная Библиотека Пермского Государственного Университета

Главная

Упрощенный режим

Базы данных

Библиотека юридичеcкого факультета (статьи) - результаты поиска

Вид поиска

Основная библиотечная БД

Труды учёных ПГНИУ

Диссертации

Журналы

Рациональное природопользование

Иностранная периодика

Дореволюционная периодика

Библиотека юридичеcкого факультета (статьи)

Туризм

История Пермского университета

Продолжающиеся издания

Музейный книжный фонд

Область поиска

Найдено в других БД:

Основная библиотечная БД (7)

Труды учёных ПГНИУ (20)

Продолжающиеся издания (3)

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=Машинное обучение<.>)

Общее количество найденных документов : 8
Показаны документы с 1 по 8

Харитонова, А. Р.
Доступ к информации для целей машинного обучения: каким должно быть регулирование? / А. Р. Харитонова // Право и бизнес: приложение к журналу "Предпринимательское право". - 2019. - № 1. - С. 48-50
Кл.слова (ненормированные):
Большие данные -- Машинное обучение -- Цифровая экономика -- Датасет

Найти похожие

Сибилькова, А. В.
Искусственный интеллект на службе у следователя [Текст] / А. В. Сибилькова // Российский следователь. - 2019. - № 3. - С. 68-70
Кл.слова (ненормированные):
информационное обеспечение -- искусственный интеллект -- искусственные нейронные сети -- машинное обучение -- моделирование преступников -- интеллектуальное компьютерное моделирование -- следственная практика -- следователи
Аннотация: Рассматриваются основы функционирования искусственного интеллекта, наделяющего компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций, что открывает возможности обеспечения сложной профессиональной деятельности, в том числе расследования преступлений. Применение методов искусственного интеллекта в работе следователя. Развитие информационных технологий достигло необходимого для этого уровня, а в криминалистике накоплен большой массив разнообразной информации, которая может быть использована для глубокого обучения искусственных нейронных сетей.

Доп.точки доступа:
Московская академия Следственного комитета РФ

Найти похожие

Салахутдинов, В. Д.
Охраноспособность базы данных, имитированной алгоритмом : вопрос права и судебной практики / В. Д. Салахутдинов // Хозяйство и право. - 2021. - № 8. - C. С. 91-104
Кл.слова (ненормированные):
зарубежный опыт -- искусственный интеллект -- кодексы -- компьютерные алгоритмы -- машинное обучение -- нетворческие базы данных -- правовая охрана -- смежные права
Аннотация: Исследуется проблема охраны нетворческих баз данных, созданных при помощи компьютерных алгоритмов (классическими алгоритмами и алгоритмами машинного обучения). Анализируется российское и зарубежное законодательство, а также судебная практика. Формулируются выводы о недостаточной правовой охране нетворческих баз данных.

Найти похожие

Лукичев, К. Е.
К вопросу об использовании искусственного интеллекта при проведении государственного (муниципального) финансового контроля [Текст] / К. Е. Лукичев // Финансовое право. - 2022. - № 9. - С. 21-25
Кл.слова (ненормированные):
финансы -- финансовый контроль -- государственный финансовый контроль -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронные сети -- анализ больших данных -- финансовые правоотношения
Аннотация: В статье автор анализирует особое место искусственного интеллекта, основанного на инструментах машинного обучения, нейронных сетях и анализе больших данных, при реализации субъектами государственного финансового контроля своих полномочий. Внимание уделяется анализу нормативной правовой базы, зарубежного опыта, а также необходимости проработки ряда вопросов для принятия решений о применении искусственного интеллекта в сфере финансового контроля.

Найти похожие

Мельникова, Е. Н.
Правовая квалификация модели машинного обучения на основе технического анализа этого процесса [Текст] / Е. Н. Мельникова // Закон. - 2023. - № 5. - С. 177-185
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- машинное обучение -- правовая природа модели -- правовая охрана модели машинного обучения -- алгоритмы машинного обучения -- параметры веса модели -- данные -- дата-сет
Аннотация: Представлен поэлементный технический анализ машинного обучения как процесса и модели как его результата. На этой основе определена правовая природа модели на всех стадиях ее жизненного цикла, обозначены охраняемые элементы структуры. Проанализировано юридическое значение способов машинного обучения для правовой квалификации моделей.

Найти похожие

Скворцов, А.
О реализации машинного обучения и элементе творчества [Текст] / А. Скворцов // Законодательство. - 2023. - № 4. - С. 5-6 : фот., рис.
Кл.слова (ненормированные):
авторское право -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронные сети -- правосубъектность -- творчество -- чат-боты
Аннотация: Представленный в конце ноября 2022 года компанией OpenAI чат-бот Generative Pre-trained Transformer (Chat GPT) решает рутинные, шаблонные задачи, способен к коммуникации и довольно быстро обучается, чему способствуют участвующие в тестировании пользователи. Использование искусственного интеллекта порождает и проблему авторства при создании объекта исключительных прав, и проблему ответственности за принятые искусственным интеллектом решения, которые человек не подтверждает. Автор задается вопросом: возможно ли признание творческой правосубъектности искусственного интеллекта?

Найти похожие

Мельникова, Е. Н.
Правовая квалификация модели машинного обучения на основе технического анализа этого процесса [Текст] / Е. Н. Мельникова // Закон. - 2023. - № 6. - С. 187-196
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- машинное обучение -- правовая природа модели -- правовая охрана модели машинного обучения -- алгоритмы машинного обучения -- параметры веса модели -- данные -- дата-сет
Аннотация: Представлен поэлементный технический анализ машинного обучения как процесса и модели как его результата. На этой основе определена правовая природа модели на всех стадиях ее жизненного цикла, обозначены охраняемые элементы структуры. Проанализировано юридическое значение способов машинного обучения для правовой квалификации моделей.

Найти похожие

Ахтемьянова, З. А.
Искусственный интеллект — объект или субъект права? [Текст] / З. А. Ахтемьянова, А. Р. Ахтемьянов // Юрист. - 2024. - № 6. - С. 24-29
Кл.слова (ненормированные):
Искусственный интеллект (объект права) -- Искусственный интеллект (субъект права) -- Нейросеть -- ChatGPT -- Цифровые технологии -- Машинное обучение
Аннотация: В статье анализируется приоритетная на сегодня технология искусственного интеллекта (ИИ), оценивается его правовая природа. Актуальность поднимаемых в статье вопросов предопределяется широким использованием новейших достижений науки в сфере ИИ и отсутствием адекватного правового регулирования отношений с его применением. В статье обозначаются представленные в доктрине подходы к признанию ИИ объектом или субъектом права, проводится их критический анализ с позиции российского гражданского законодательства, а также дается оценка возможным результатам деятельности нейронных сетей. Авторы делают вывод о невозможности признания слабого ИИ субъектом прав и о целесообразности признания за ним статуса объекта прав, поскольку по своим признакам он близок к компьютерным программам как объектам авторских прав.

Доп.точки доступа:
Ахтемьянов, А. Р.

Найти похожие

Тематический навигатор

Статистика обращений

Статистика за 21.08.2024
Число запросов	17936
Число посетителей	380
Число заказов	0

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)