На нашем сайте вы можете читать онлайн «Искусственный интеллект в здравоохранении». 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 — Медицина. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Искусственный интеллект в здравоохранении

Автор
Жанр
Дата выхода
26 апреля 2024
Краткое содержание книги Искусственный интеллект в здравоохранении, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Искусственный интеллект в здравоохранении. 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 учебном пособии через историческую справку о создании и развитии различных технологий искусственного интеллекта, анализ организационных вопросов правового регулирования оборота данных технологий как медицинского изделия и юридической ответственности медицинских работников за решения, принятые с использованием искусственного интеллекта, раскрываются актуальные проблемы, связанные с искусственным интеллектом. Отдельно рассматривается этическая сторона внедрения искусственного интеллекта в медицинскую деятельность, а также кейсы современных мировых разработок в сфере искусственного интеллекта для медицинского применения и опыта их применения.
Издание предназначено для студентов медицинских вузов и студентов юридических факультетов, изучающих медицинское и фармацевтическое право.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
Искусственный интеллект в здравоохранении 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 Искусственный интеллект в здравоохранении 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
К перспективным методам ИИ относятся: автономное решение различных задач, автоматический дизайн физических объектов, автоматическое машинное обучение, алгоритмы решения задач на основе данных с частичной разметкой и (или) незначительных объемов данных, обработка информации на основе новых типов вычислительных систем, интерпретируемая обработка данных.
§ 2. История развития технологий искусственного интеллекта
Как технологическое явление ИИ берет свое начало в 1956 г., когда в Университете Дартмута (США) прошла рабочая конференция с участием таких ученых, как Джон Маккарти, Марвин Минский (Marvin Minsky), Клод Шеннон (Claude Shannon), Алан Тьюринг, которые были названы основателями сферы искусственного разума[2 - Искусственный интеллект (ИИ) / artificial intelligence (AI) как ключевой фактор цифровизации глобальной экономики.
В последующие годы развитие ИИ неразрывно связано с созданием роботов.
На смену экспертным системам, описывающим алгоритм действий по выбору решения в зависимости от конкретных условий, пришло машинное обучение, благодаря которому информационные системы самостоятельно формируют правила и находят решение на основе анализа зависимостей, используя исходные наборы данных.
Наиболее активно в прикладном смысле ИИ стал развиваться в 1990-е годы. Тогда, например, были созданы программы, которые позволили машине выигрывать у человека.
Появление мощных графических процессоров и рост вычислительной мощности современных компьютеров, развитие облачных вычислений, взрывной рост больших данных позволили выполнять машинное обучение с высокой точностью.
В 2007 г.










