На нашем сайте вы можете читать онлайн «Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Учебная и научная литература, Монографии. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка

Автор
Дата выхода
27 сентября 2023
Краткое содержание книги Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Коллектив авторов) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
В монографии дана характеристика ключевых научно-технических направлений, которые оказывают наиболее существенное влияние на развитие цифровой среды: большие данные, искусственный интеллект, системы распределенного реестра (блокчейн), промышленный интернет, компоненты робототехники, технологии мобильной и спутниковой связи, извлечение знаний. Представлены сферы применения цифровых технологий, сопряженные с наибольшими рисками: цифровая медицина, цифровое управление городом, цифровая логистика, электронная коммерция, Индустрия 4.0, социальные сети и медиа, цифровое управление рабочим пространством и умные дома. Описаны базовые понятия информационной безопасности и основные подходы к технической обусловленности возникновения рисков при процессах цифровизации. Особое внимание уделено анализу преступлений в компьютерной сфере, предусмотренных гл. 28 УК РФ, что приводит к выводу о необходимости пересмотра терминологии УК РФ с целью адекватного парирования существующих угроз в сфере компьютерной информации.
Законодательство приведено по состоянию на февраль 2022 г.
Для научных и практических работников, преподавателей, аспирантов и студентов юридических вузов.
Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Несмотря на то, что в отличие от мозга человека ИИ на самом деле не знает, кто такая кошка, и не понимает этого, ему удалось создать абстрактное представление о том, что мы называем кошкой или, если точнее, «кошкой на изображении».
Существуют разнообразные методы машинного обучения: глубокое обучение с использованием нейронных сетей, обучение с подкреплением, обучение на основе статистических принципов. Многие программы ИИ применяются для анализа и обработки изображений или речи либо извлечения информации из них.
История. Старт развития искусственного интеллекта в современном его понимании произошел в 1950-х гг. XX в. и изначально предполагал решение сложных математических задач и создание «мыслящих машин». С самого начала сложились два конкурирующих подхода. Один – с применением формальных правил для манипулирования символами, логического подхода, не основанного на биологии.
В первые 20 лет GOFAI принес больший успех, что привело к значительному государственному финансированию. В реальных же условиях GOFAI не дал значимых результатов.
– прогрессом методологии Deep Learning, модели решения задач, вдохновленной биологическими свойствами нейронных сетей;
– возможностью использования огромных объемов данных, ставших доступным в настоящее время;
– возросшей вычислительной мощностью процессоров;
– возможность горизонтального наращивания мощности вычислительных комплексов.








