Объемы двух понятий исключают друг друга, но входят в третье более широкое. 1. Суждение «Некоторые студенты учатся в МГЮА» является частноутвердительным, т.к. в нем присутствует частный квантор «некоторые» и нет отрицательной частицы НЕ. Некоторые студенты учатся в МГЮА КВ S P Некоторые S есть Р I S- P+ Суждение «Ни один студент не учится в МГЮА» является общеотрицательным, т.к. в нем присутствует общий квантор «ни один» и есть отрицательная частица НЕ. Ни один студент не учится в МГЮА КВ S P Ни один S не есть Р Е S+ P+ Суждения находятся в отношении противоречия и не могут быть одновременно не истинными не ложными (Е – I). 4. Суждение «В здоровом теле здоровый дух» является общеутвердительным. В здоровом теле здоровый дух S P Все S есть Р А S+ P- 5. Суждение «Не верно, что Митя и Вася весь день просидели перед компьютером» является противоречащим. Оно эквивалентно суждению «Митя и Вася НЕ весь день просидели перед компьютером». По правилу частноотрицательных суждений имеем «Некоторые S не есть Р». Митя и Вася НЕ весь день просидели перед компьютером S P Некоторые S не есть Р О S- P+
Объяснение:
Объяснение:
Человек, как высшая ступень процесса эволюции природы, в борьбе за существование был вынужден при окружающий предметный мир к своим потребностям и преобразовывать его в процессе труда. Познавая свойства созданных природой материалов, человек обнаружил, что каждый из них имеет строго определенную форму и строение. Впоследствии стало понятным, что производимые человеком вещи смогут приобрести необходимую прочность и устойчивость тогда, когда они будут формироваться по законам природы.
Постепенно созданный людьми предметный мир не только совершенствовал их умственные и практические качества, но также запечатлевал их переживания, чувства, настроения. Эмоциональное воздействие предметного мира стало теснее связываться со значением вещи в повседневной жизни человека и с его физиологическими особенностями. Наш исторический предок заметил, что форма, соответствующая назначению вещи, вызывает у него приятные чувства. Такие качества, как свет или цвет, воспринимаются инстинктивно, доставляя удовольствие и наслаждение непосредственно; другие свойства выразительны в силу того, что лежат в основе деятельности организма человека – это ритм и симметрия.
Согласно результатам международного исследования Microsoft, 94% руководителей считают, что технологии искусственного интеллекта важны для решения стратегических задач их организаций. При этом 27% о уже внедрили соответствующие технологии в ключевые бизнес-процессы, еще 46% ведут пилотные проекты.
Россия, благодаря традиционно сильной математической школе не отстает от мировых тенденций. И если судить по докладам на конференции «Технологии машинного обучения. Искусственный интеллект и нейросети: инструменты и опыт реальных проектов», организованной издательством «Открытые системы», применение средств ИИ в нашей стране уже стало если не обыденностью, то достаточно распространенным не только оптимизировать, но и радикально поменять бизнес-процессы.
Поскольку разнообразие методов и обучения искусственного интеллекта не меньше, чем у интеллекта естественного, то, прежде чем начинать проект в этой области, стоит ознакомиться с методами и машинного обучения, их возможностями, сферами применения и ограничениями. Это эффективнее распорядиться отпущенными на проект ресурсами и не пасть жертвой нынешнего ажиотажа вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта.
машинного обучения
Обучение с учителем (Supervised learning)
Этот оптимален, если вы знаете, чему хотите научить машину. Вы можете познакомить компьютер с огромной обучающей выборкой данных и варьировать параметры до тех пор, пока не получите на выходе ожидаемые результаты. Затем можно уточнить, чему научилась машина, заставив ее спрогнозировать результат для контрольных данных, с которыми компьютер еще не сталкивался.
Чаще всего обучение с учителем применяется для задач классификации и прогнозирования. Обучение с учителем можно использовать при определении финансового риска частных лиц и организаций на основе имеющихся сведений о финансовой активности, можно неплохо прогнозировать покупательское поведение с учетом прежних закономерностей.