Искусственный интеллект в государственном и муниципальном управлении. Учебное пособие. Елена Шевалдина

учебные планы, которые соответствуют их потребностям и целям.

      Другой пример использования ИИ в образовании – это оценка успеваемости студентов. Системы ИИ могут автоматически оценивать тесты и задания, предоставляя студентам мгновенную обратную связь и помогая преподавателям отслеживать прогресс учащихся. Это не только экономит время преподавателей, но и обеспечивает более точную и объективную оценку знаний студентов [123].

      Кроме того, ИИ используется для автоматизации административных задач в образовательных учреждениях. Например, системы ИИ могут управлять расписанием занятий, распределять ресурсы и отслеживать посещаемость, освобождая преподавателей и администрацию от рутинной работы и позволяя им сосредоточиться на более важных задачах. Применение ИИ в образовании имеет ряд преимуществ. Во-первых, оно позволяет сделать процесс обучения более эффективным и доступным, предоставляя учащимся персонализированные учебные материалы и поддержку. Во-вторых, оно помогает преподавателям экономить время и ресурсы, автоматизируя рутинные задачи и позволяя им уделять больше внимания индивидуальным потребностям студентов. В-третьих, оно способствует повышению качества образования, обеспечивая более точную оценку успеваемости и своевременное выявление проблем.

      Однако на данном этапе системы ИИ не способны самостоятельно принимать решения в области образования, так как они не обладают достаточным для этого экспертным уровнем, на который они выйдут не раньше, чем через 15—20 лет [29].

      Промышленность.

      В промышленности искусственный интеллект находит широкое применение для оптимизации производственных процессов, повышения качества продукции и снижения затрат. Одним из наиболее популярных направлений является использование ИИ для автоматизации производственных линий. Системы ИИ могут контролировать работу оборудования, отслеживать качество продукции и оптимизировать производственные процессы, что приводит к повышению производительности и снижению брака.

      Ещё одним примером использования ИИ в промышленности является прогнозирование отказов оборудования. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о работе оборудования и предсказывать возможные отказы до их возникновения, что позволяет проводить профилактическое обслуживание и предотвращать простои. Это не только снижает риск аварий, но и увеличивает срок службы оборудования.

      Также ИИ используется в промышленности для оптимизации логистики и управления цепочками поставок. Системы ИИ могут анализировать данные о запасах, заказах и транспортных расходах, чтобы определить наиболее эффективные маршруты доставки и графики производства, что способствует снижению затрат и повышению уровня обслуживания клиентов. Кроме того, ИИ применяется в промышленности для улучшения качества продукции. Алгоритмы компьютерного зрения могут использоваться для