адаптивне навчання

Роль штучного інтелекту в удосконаленні емоційно-інтелектуальних компетенцій державних службовців

Досліджено можливості використання штучного інтелекту для розвитку емоційного інтелекту державних службовців з метою підвищення ефективності їхньої управлінської діяльності. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю адаптації державного управління до цифрових трансформацій та вдосконалення комунікативних навичок посадовців. Метою статті є розробка моделі взаємозв’язку професійних компетенцій, емоційного інтелекту та технологій штучного інтелекту для підвищення ефективності прийняття рішень. Методологічною основою є структурно-функціональний аналіз, моделювання та контент-аналіз.

ЗАСТОСУВАННЯ АДАПТИВНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ДРОБОВИХ ПАРАМЕТРІВ ПРОЦЕСІВ ТЕПЛО- ТА ВОЛОГОПЕРЕНЕСЕННЯ У ФРАКТАЛЬНИХ СЕРЕДОВИЩАХ

Фізично обґрунтовані нейронні мережі (PINN) є потужним підходом у машинному навчанні, що дозволяє розв’язувати прямі, обернені задачі та задачі ідентифікації, пов’язані з моделями, що описуються дробовими диференціальними рівняннями, за рахунок включення залишків операторних рівнянь, граничних та початкових умов в цільову функцію під час навчання.

Personalized education plan construction using neural networks

In the paper, a personalized education planning system that utilizes neural networks and artificial intelligence to adapt learning paths for individual learners dynamically is presented.  The system employs neural networks to analyze learner profiles, preferences, and real-time performance data, enabling the generation of tailored study plans.  Neural networks are integral in predicting learner needs by analyzing past performance, learning style, and engagement patterns, allowing the system to recommend appropriate learning modules and optimal study schedules.  Addition