• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Паскова, А. А. Проблемы использования генеративных нейронных сетей в образовании / А. А. Паскова. - Текст : непосредственный // Актуальные вопросы науки и образования : теоретический и научно-практический журнал. - 2023. - N 1. - С. 40-43. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2782-1951.

    ГРНТИ УДК
    14.35378:004.8
    28.23.02004.032.26
    28.23.37

    Рубрики:
    Искусственный интеллект -- Применение в образовании
    Нейронные сети -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): образовательный процесс -- антиплагиат -- машинное творчество -- ChatGPT -- модели стабильной диффузии -- большие языковые модели -- генеративные нейронные сети -- машинное обучение -- искусственный интеллект
    Аннотация: Благодаря последним достижениям в науке и технике технологии искусственного интеллекта стали способны рисовать оригинальные картины в определенном стиле, писать абзацы связного текста с хорошо прослеживаемой структурой, сочинять музыку, которую приятно слушать, и разрабатывать выигрышные стратегии для сложных игр, генерируя сценарии возможного развития событий. Даже те, кто не интересуется искусственным интеллектом, уже сталкиваются с ним в реальной жизни. Генеративные нейронные сети входят в нашу повседневную жизнь. Последние несколько месяцев сообщество специалистов в сфере машинного обучения активно следит за развитием генеративных нейронных сетей семейства GPT. Генеративные нейронные сети способны создавать тексты, выглядящие весьма качественно при невнимательном чтении. Совершенно очевидно, что недобросовестные студенты будут пытаться использовать такие инструменты для подготовки работ. Но сгенерированные домашние задания, курсовые или дипломы совершенно бессмысленны для целей образования. Статья рассматривает основные проблемы, возникающие при использовании генеративных нейронных сетей в образовательном процессе, и возможные пути их решения.
    Экз-ры полностью 2af79dbedbaa26253a71766df7b591bf/2023/1
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -352396-112175)

    Шифр в сводном ЭК: 7f74d5d4be411e2e6864c144558190cc




    Заказ фрагмента документа ₽