Штучний інтелект Архіви

ОНЛАЙН-ОСВІТА І «М’ЯКІ НАВИЧКИ»: ВИКЛИК ЧИ МОЖЛИВІСТЬ?

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Емілі Ратледж та Джонкіла Лоу «Чи можна навчити універсальних навичок у дистанційному форматі?».

У ній автори пропонують поговорити про те, наскільки ефективно можна розвивати так звані трансферні навички (комунікацію, командну взаємодію, критичне мислення та самоменеджмент) у середовищі онлайн-освіти. Розширення дистанційних і гібридних форм навчання поставило викладачів перед необхідністю створювати умови не лише для засвоєння змісту, а й для розвитку соціальної взаємодії між студентами. Така взаємодія традиційно сприяє формуванню комунікативних і міжособистісних компетентностей. Дослідження, проведене у 2022 році, засвідчило, що різниця між очною та синхронною дистанційною формою навчання у результатах не є суттєвою, проте в онлайні спостерігається менша когнітивна залученість і слабше відчуття належності до спільноти. Водночас цифрові платформи здатні створювати автентичне середовище для формування навичок віддаленої комунікації, самостійного мислення та глобальної співпраці — саме тих, які все більше цінуються на ринку праці. Автори радять викладачам приділяти особливу увагу підтримці інтеракції: бути присутніми з увімкненою камерою, починати заняття з короткого неформального обміну, використовувати інтерактивні інструменти — дошки, опитування, підгрупову роботу. Асинхронні формати можуть включати колективну підготовку матеріалів, обговорення кейсів, взаємооцінювання. Навчальні плани варто вибудовувати так, щоб універсальні навички інтегрувалися у професійний контекст, а оцінювання відтворювало реальні робочі ситуації, як наприклад, підготовку аналітичних матеріалів чи текстів для блогів із подальшою рефлексією щодо застосування отриманих навичок. Дистанційне навчання не обмежує розвиток універсальних компетентностей, а за належного педагогічного дизайну може навіть посилити їх, формуючи готовність до праці у гібридному, технологічно насиченому світі.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/gHTVG

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Інклюзивність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2025-10-28

ШІ ЯК ІНСТРУМЕНТ ЗМЕНШЕННЯ КОГНІТИВНОГО НАВАНТАЖЕННЯ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Ванесси Мар-Молінеро «ШI як інструмент доступу для нейрорізноманітного та міжнародного персоналу».

У ній розглядається, як генеративний штучний інтелект може слугувати інструментом підтримки та зменшення когнітивного навантаження на рутинні завдання. Форматування документів, сортування пошти, редагування письмових звернень створюють енергетичне навантаження. Використання ГШІ може його зменшувати, якщо застосовувати його прозоро та етично. Наприклад, штучний інтелект може взяти на себе підготовку чернеток листів чи резюме, допомагати з мовними питаннями, розробляти шаблони та робити альтернативний текст для зображень. Багато працівників мають сумніви щодо доцільності використання ШІ, щоб це не виглядало як «обман» або прояв невмілості, особливо – в академічному середовищі, де цінується власна експертиза й чистота авторства. Щоб протидіяти цьому, інституції мають забезпечити чіткі етичні керівництва, а також відкритий і комфортний простір для обговорення. Доцільно скористатись наступними стратегіями: обмін досвідом; надання шаблонів, чек-лістів, прикладів та політик доступності; навчальні сесії для завдань типу «з чернеток до листів», «структура змісту», «редагування стилю»; моделі прозорого використання (наприклад, необхідні примітки на кшталт «чернетка з ШI-допомогою, відредаговано людиною») для нормалізації практики; наставництво та надання часу на тестування й опанування ШІ-інструментів. Коли ГШІ вбудовується як інструмент доступності, а не як заміна експертизи, він може значно зменшити бар’єри для нейрорізноманітного та міжнародного персоналу, надаючи їм більше ресурсів для фокусування на змістовній роботі, допомагаючи долати нерівність у кар’єрному зростанні, підвищити якість комунікацій і прискорити адміністративні процеси без втрати академічного контролю.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/XIfVd

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Інклюзивність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2025-10-27

ХВИЛЯ ПСЕВДОНАУКОВИХ ТЕКСТІВ, ЯКИМИ ЗАВАЛЮЮТЬ ВИДАВНИЦТВА

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джека Гроува «Низькоякісні статті та статті, створені за допомогою штучного інтелекту, можуть захлеснути видавництва».

У ній обговорюються результати проведеного Cambridge University Press опитування понад трьох тисяч дослідників щодо впливу ШІ наакадемічний процес. Вони висловили занепокоєння, що зростання кількості публікацій з низькою якістю чи з використанням контенту, згенерованого ШІ, може перевантажити систему рецензування і підірвати довіру до видавничої екосистеми. Зокрема, 53% вважають, що вплив ШІ на систему академічних публікацій буде негативним, і лише 18 % вбачають в ньому потенціал для покращення. Опитані висловлювали побоювання, що ШІ сприятиме збільшенню текстів, основаних на сумнівних наборах даних, що містять «галюцинації» (вигадування джерел і тверджень) у тексті й порушенню права інтелектуальної власності. Близько третини опитаних сказали, що через поширення ШІ буде важче отримати належне визнання власних наукових здобутків. Окрм того, посилюється загальний тиск на систему публікацій через зростання обсягу відкритого доступу і число проіндексованих статей: між 2016 і 2022 роком кількість статей зросла приблизно на 897 тис. (біля 6% на рік). 81% опитаних вважає, що обсяг робіт перевантажив систему рецензування, а 50 % пов’язують погіршення якості рецензії з масовістю поданих статей. Отже, слід припинити гонитву за кількісними показниками в академічному середовищі, а натомість переорієнтувати мотивацію на якість результатів. Необхідна декомпозиція оцінювання наукової діяльності, визнання інших форм внеску (наприклад, даних, програмного забезпечення, рецензій, викладацької роботи), використання альтернативних форматів публікацій і зменшення залежності від метрик журналів. Також видавці мають розробляти низьковартісні, масштабовані альтернативні шляхи публікації, які були б визнані науковою спільнотою. Автор попереджає про системну кризу наукової та видавчничої діяльності: коли кількість витісняє сенс, рецензування стає втратою часу, а наукова довіра — надто тонкою ниткою. Якщо університети, наукові журнали й фінансуючі інституції не переглянуть моделі мотивацій, система може зруйнуватися зсередини.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/hLeBX

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Бібліотекарям

2025-10-24

ПЕРЕОСМИСЛЕННЯ НАВЧАЛЬНОГО ДИЗАЙНУ ПІД ТИСКОМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Шарлотти фон Ессен «За межами проектування навчання: підтримка педагогічних інновацій у відповідь на ШІ».

У ній автор розмірковує про те, що роль навчального дизайну в університетах останнім часом змінилася: стрімкий розвиток технологій штучного інтелекту призвів до того, що ШІ стає центром інновацій у навчанні, змінюючи фундаментальні підходи до педагогіки. Спершу навчальний дизайн слугував мостом між навчальними дисциплінами, технологіями й педагогічною наукою, допомагаючи викладачам адаптувати курси до онлайн і змішаних форматів. Але з часом він трансформувався: дизайнери (люди, що розробляють освітні моделі) все частіше беруть участь у масштабованих, індустріальних процесах, де акцент з інновацій переходить на швидкість виробництва контенту. Ці зсуви посилюють ризики: зосередження на ефективності замість змісту, уніфікація підходів, зменшення простору для творчості. Упровадження ШІ суттєво посилює ці тенденції. Якщо університети використовують ШІ лише для швидкої генерації навчальних матеріалів, вони ризикують поглибити модель «контентної конвеєрної лінії». Натомість потенціал ШІ полягає в тому, щоб звільнити час для рефлексії, експериментів і ризику — якщо інституції вкладуть ці ресурси в стратегії розвитку педагогіки, а не виключно в технологічне прискорення. Автор пропонує три ключові підходи: узгодження інновацій із цінностями закладу (будь-які нові методики мають відповідати місії та пріоритетам); створення спільнот практики серед викладачів (формування просторів, де можна обговорювати, ризикувати і спільно тестувати ідеї); інвестиції в педагогічне лідерство (окремі ролі, які спрямовують інновацію, підтримують викладачів і забезпечують зв’язок між стратегією й практикою). Справжні зміни в освіті не відбудуться, якщо університети не пересунуть центр уваги з технологій на педагогіку. Отже, хто поставить навчальний задум у центр освітнього процесу, той і зможе максимально ефективно скористатися потенціалом ШІ як каталізатора якості.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/4BFUO

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Освітянам_КращіПрактики

2025-10-23

АНТИПЛАГІАТНИЙ СЕРВІС COPYLEAKS

Copyleaks являє собою платформу для виявлення плагіату та аналізу текстів із використанням технології штучного інтелекту.

Компанію засновано у 2015 році з метою сприяння відповідальному упровадженню ШІ та підвищенню прозорості у застосуванні цієї технології для підтвердження оригінальності й автентичності контенту. Copyleaks позиціонує себе як інструмент підтримки академічної доброчесності, захисту інтелектуальної власності та підтвердження дотримання авторських прав, що забезпечує комплексне виявлення запозиченого, перефразованого або створеного ШІ контенту. Платформа пропонує набір інструментів, орієнтованих на академічні установи, освітні заклади, бізнес і приватних користувачів. За офіційними заявами, точність ШI-детекції становить 99 %, із дуже низьким рівнем хибнопозитивних спрацьовувань (< 0,2 %). Аналіз контенту виконується на понад 100 мовах для перевірки плагіату і понад 30 мов для ШI-детекції. Codeleaks (один із продуктів) призначений для виявлення плагіату у програмному коді, включно з ситуаціями, коли код може бути змінений або перефразований, а також для ідентифікації ліцензій використаного коду. Copyleaks також підтримує модель “Data Hubs”: глобальну базу мільйонів документів від різних установ та приватну базу, призначену для організацій, які хочуть зберігати свої документи локально або конфіденційно. Компанія опікується підтриманням етичної розробки ШІ, прозорості та відповідності нормативним стандартам, інноваційності, освітньої обізнаності й доброчесності. У закладах освіти Copyleaks використовується не лише як засіб перевірки плагіату й контролю ШІ-контенту, а також і як інструмент підтримки викладачів і студентів для розвитку оригінального мислення, критичного підходу, зменшення ризику випадкового або ненавмисного плагіату, формування культури академічної доброчесності. База даних та ресурси, з якими працює Copyleaks, включають академічні та інтернет-джерела, інституційні архіви, документи з приватних репозиторіїв.

Детальніше: https://copyleaks.com https://copyleaks.com/academic-integrity

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Бібліотекарям

2025-10-23

ОЕСР: ЦІНОУТВОРЕННЯ ТА КОНКУРЕНЦІЯ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Алгоритмічне ціноутворення та конкуренція в юрисдикціях G7: нові тенденції та відповіді».

У ньому зазначається, що впродовж останнього десятиліття все більше компаній у таких секторах, як туризм, розваги, роздрібна торгівля та платформенні послуги, переходять на алгоритмічні механізми ціноутворення. Вони передбачають використання програмного забезпечення, яке автоматизує встановлення цін, і в основному використовуються компаніями, що прагнуть оптимізувати рішення у галузі ціноутворення у відповідь на мінливі ринкові умови. Алгоритми ціноутворення можуть поєднувати дані та припущення щодо таких чинників, як ціни, обсяги, запаси, реакція споживачів, прогноз ринкового попиту та еластичності; вони можуть оцінювати потенційний вплив різних варіантів ціноутворення на бізнес-цілі (зокрема – дохід, прибуток, частка ринку) з урахуванням очікуваних реакцій конкурентів, і відповідно до цього застосовувати оптимальну ціну у реальному часі. Таким чином, використання цих алгоритмів може вимагати величезних обсягів деталізованих даних. Звіт зосереджений на досвіді юрисдикцій G7 у сфері алгоритмічного ціноутворення, побудованого на технологіях штучного інтелекту, у ньому розглядається відповідне законодавство та заходи правозастосування конкурентного законодавства. Документ підготовлений до саміту з питань конкуренції 2025 року, що проводиться під головуванням Канади. У ньому експерти визначають закономірності та роблять ключові висновки щодо можливостей втручання урядів та органів з питань конкуренції, визначають спільні проблеми та виклики, наводять короткий огляд усіх суттєвих аспектів того алгоритмічного ціноутворення, з якими стикаються органи влади та політики.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/M7Sfe, https://qrpage.net/qr/YtSfn, https://doi.org/10.1787/f36dacf8-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини

2025-10-22

ЯК СТУДЕНТИ СПРИЙМАЮТЬ ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ У НАВЧАННІ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Флоренсії Мур та Агостіни Арбія «Що ваші студенти думають про штучний інтелект».

У ній міститься попередній аналіз результатів опитування студентів про їхнє ставлення до використання інструментів ШІ, їх переваги, недоліки, пов’язані ризики та способи використання у навчальному процесі. 48 % опитаних студентів засвідчили, що вони часто використовують ШІ, а 12 % роблять це завжди. Разом із тим, коли вони оцінювали поведінку своїх однокурсників, то говорили вже про 61 % та 19 % відповідно. Найчастішими завданнями, для виконання яких застосовувались інструменти ШІ, став пошук інформації, створення анотацій, узагальнення змісту великих текстів та написання завдань із текстовими компонентами. Приблизно 40 % студентів використовують ШІ для генерації чернеток, які потім редагують самостійно. 36 % здобувачів освіти, які взяли участь в опитуванні, вважають, що ШІ допомагає їм краще розуміти концепції та процедури. 31 % респондентів передусім цінують економію часу на здійснення рутинних завдань. Водночас 29 % студентів визнали й негативний вплив ГШІ: зменшення інтелектуальних навантажень, ослаблення критичного мислення, творчих здібностей і навичок академічного письма. Є різниця між сприйняттям використання ШІ студентами та оцінками їхніх однолітків, що може бути ознакою внутрішнього конфлікту: студенти не завжди готові зізнаватися у широкому використанні технологій ШІ та/або побоюються осуду. Попри можливості прискорення роботи, інструменти ШІ можуть негативно впливати на автономію мислення, розвиток когнітивних здібностей, тому потребують розумного впровадження та постійного моніторингу. У педагогічному контексті автор радить викладачам та університетам розвивати цифрову грамотність, вести діалог зі студентами про можливості й обмеження ШІ, заохочувати метакогнітивне осмислення навчального процесу та включати у завдання запитання, які стимулюють рефлексію над тим, як саме ШІ був використаний. У перспективі ці кроки мають допомогти інтегрувати ШІ так, щоб він доповнював, а не замінював мислення студентів. Таким чином, не можна ігнорувати той факт, що студенти вже активно залучені до роботи з ШІ, сприймають його як корисний інструмент та мають інформацію про ризики. Важливо, щоб ЗВО не ігнорували цей досвід, а враховували його при формуванні своїх освітніх політик і практик.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/hvkKL

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2025-10-16

ОЕСР: УДОСКОНАЛЕННЯ ВИМІРЮВАННЯ ІНВЕСТИЦІЙ У ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала робочий документ «Удосконалення вимірювання інвестицій у штучний інтелект» із серії «Документи ОЕСР щодо штучного інтелекту».

У ньому зазначається, що незважаючи на зростаючий глобальний інтерес до кількісної оцінки інвестицій у розвиток технологій штучного інтелекту, відсутність стандартизованих рамок та невідповідність даних ускладнюють отримання надійних оцінок, придатних для порівняння. У цьому звіті експерти ОЕСР пропонують надійну та прозору систему вимірювання для вирішення цієї проблеми та здійснення коректних оцінок інвестицій у ШІ як в країнах ЄС, так і інших країнах. ШІ визначається як технологія загального призначення з потенціалом трансформації в різних секторах, що вимагає значних інвестицій не лише в розвиток цієї технології, але й у допоміжні активи, – навички, дані, апаратне забезпечення, організаційний капітал. Пропонується класифікувати інвестиції за чотирма основними групами: навички, дослідження та розробки, дані та обладнання, інші продукти інтелектуальної власності. Методологія базується на двоступеневому підході. Спочатку збираються агреговані дані по всій економіці з офіційних джерел, включаючи Євростат та бази даних EUKLEMS & INTANProd. Надалі, використовуючи загальнодоступні національні рахунки та галузеві джерела, інвестиції у ШІ оцінюються шляхом застосування коефіцієнтів інтенсивності ШІ, отриманих з патентних даних, академічних програм та статистики робочої сили. Методологія деталізує інвестиції за такими напрямками, як інформаційно-комунікаційні технології, винагорода спеціалістів, корпоративне навчання, програмне забезпечення та бази даних, а також телекомунікаційне обладнання. Це дозволяє визначити, як інвестиції у ШІ розподілені між країнами ЄС.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/TmIWb, https://qrpage.net/qr/mSn3f, https://doi.org/10.1787/13e0da2f-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2025-10-13

АНТИПЛАГІАТНИЙ СЕРВІС PLAGSCAN

PlagScan являє собою сервіс виявлення плагіату, створений у 2009 році у Німеччині.

PlagScan являє собою сервіс виявлення плагіату, створений у 2009 році у Німеччині.

Він орієнтований на задоволення у першу чергу потреб академічного середовища і дозволяє студентам, викладачам та дослідникам оцінювати оригінальність текстів та підтримувати на високому рівні академічне письмо і критичне мислення. Сервіс працює з поширеними форматами файлів і застосовує двоетапний алгоритм для порівняння текстів з мільйонами веб-джерел та великими власними архівами. Виявлення збігів відбувається, щойно фіксується щонайменше три послідовні слова з іншого джерела. Аналізується чотири типи джерел: інтернет-контент, інституційні репозитарії, бази даних видавців-партнерів та ексклюзивний спільний архів, де документи, надіслані іншими клієнтами, використовуються для перевірки нових матеріалів. В останньому випадку користувачі бачать лише локацію збігів, а не повний текст, що дозволяє зберігати конфіденційність. Ця база постійно поповнюється внесками від установ та видавців, що розширює спектр порівнянь і запобігає повторному використанню попередніх робіт студентами чи авторами. Преміум-версія PlagScan Pro дозволяє здійснювати порівняння з текстами обширної колекції наукових журналів від кращих видавців (BMJ, Springer, Wiley). Результати аналізу подаються у формі звіту з маркерами збігів та потенційних проблем. Сервіс легко інтегрується з системами управління навчанням, такими як Moodle, Canvas чи Schoology, через API та LTI-протокол. Він відповідає сучасним вимогам захисту даних ЄС (GDPR), а також іншим європейським нормам щодо безпеки даних і конфіденційності. Використання сервісу сприяє підвищенню обізнаності щодо плагіату й академічної доброчесності, підтримує унікальність контенту, забезпечує моніторинг авторських прав.

Детальніше: https://www.plagscan.com, https://qrpage.net/qr/6Nnrv, https://qrpage.net/qr/BiuX5

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Бібліотекарям

2025-10-10

ОЕСР: КАРТУВАННЯ МЕХАНІЗМІВ ЗБОРУ ДАНИХ ДЛЯ НАВЧАННЯ ШІ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала аналітичний документ «Картування механізмів збору даних для навчання ШІ» із серії «Документи ОЕСР про штучний інтелект».

У ньому зазначається, що створення моделей машинного навчання ШІ вимагає великих обсягів даних, які можуть навмисно або ненавмисно містити персональні дані. Звісно, конкретні потреби в даних варіюються залежно від типу та призначення великої мовної моделі, а доступ до даних дозволяє ШІ працювати більш ефективно, навчаючись на основі даних, виявляючи закономірності в ітеративному процесі. Наявність різноманітних і високоякісних даних (їх точність, повнота, узгодженість, надійність, валідність, своєчасність) є надзвичайно важливою умовою підтримки розвитку надійних і достовірних систем ШІ, оскільки кращі дані дозволяють усувати упередженості, зменшувати кількість помилок і обмежувати небажані результати. Під час розроблення систем штучного інтелекту фахівці зосереджуються на побудові моделей, недооцінюючи важливість аналізу різноманітних механізмів збору даних. Однак саме різноманітність механізмів, що використовуються для збору даних, заслуговує на більш пильну увагу, оскільки кожен з них має різні наслідки для розробників ШІ, суб’єктів даних та інших правовласників, чиї дані були зібрані. У цьому політичному документі ОЕСР описано механізми, які наразі використовуються для отримання даних задля цілей навчання систем ШІ, запропонована їх таксономія, наведені необхідні матеріали для підтримки політичних дискусій щодо конфіденційності, управління даними та відповідальної розробки ШІ.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/x10xx, https://qrpage.net/qr/ALI76, https://doi.org/10.1787/3264cd4c-en

Фото: скріншот

2025-10-10

Національний репозитарій академічних текстів

База даних НРАТ налічує:

Звіти у сфері наукової і науково-технічної діяльності

Дисертації на здобуття наукових ступенів та автореферати

Штучний інтелект

ОНЛАЙН-ОСВІТА І «М’ЯКІ НАВИЧКИ»: ВИКЛИК ЧИ МОЖЛИВІСТЬ?

ШІ ЯК ІНСТРУМЕНТ ЗМЕНШЕННЯ КОГНІТИВНОГО НАВАНТАЖЕННЯ

ХВИЛЯ ПСЕВДОНАУКОВИХ ТЕКСТІВ, ЯКИМИ ЗАВАЛЮЮТЬ ВИДАВНИЦТВА

ПЕРЕОСМИСЛЕННЯ НАВЧАЛЬНОГО ДИЗАЙНУ ПІД ТИСКОМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

АНТИПЛАГІАТНИЙ СЕРВІС COPYLEAKS

ОЕСР: ЦІНОУТВОРЕННЯ ТА КОНКУРЕНЦІЯ

ЯК СТУДЕНТИ СПРИЙМАЮТЬ ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ У НАВЧАННІ

ОЕСР: УДОСКОНАЛЕННЯ ВИМІРЮВАННЯ ІНВЕСТИЦІЙ У ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ

АНТИПЛАГІАТНИЙ СЕРВІС PLAGSCAN

ОЕСР: КАРТУВАННЯ МЕХАНІЗМІВ ЗБОРУ ДАНИХ ДЛЯ НАВЧАННЯ ШІ