В публикации описывается проект «Умная Кухня», представляющий собой физический модуль, который взаимодействует с имеющейся в наличии линейкой умного дома, помогает подбирать рецепты и проверяет возможность приготовления того или иного блюда, проверяя наличие продуктов и кухонного оборудования каждого отдельного пользователя. Проект из учебного со временем перерос в коммерческий, поэтому представляет практический интерес для системы высшего образования и решает вопросы профессиональной адаптации: от студентов до сотрудников ITкомпаний.
Идентификаторы и классификаторы
В настоящее время существует большое количество программ, использующих нейронные сети и помогающих подбирать рецепты [1], во многих странах есть роботизированные автоматы, наливающие кофе или подающие мороженное с разными наполнителями, но кухни, которые бы реально помогали в повседневном приготовлении пищи остаются на сегодня ещё только в фильмах, экранизирующих научно-фантастические тексты. Приблизить то время, когда человек сможет прийти на кухню, заказать завтрак: «Хочу яичницу с колбасой». Умная Кухня: «Колбасы нет, но могу с помидорами!». Человек: «А, давай!». Кухня: «Положи на сковородку помидоры, разбей яйцо, поставь в меня, я тебя позову, как будет готово!». Или ещё лучше: «Будет сделано, я позову, когда будет готово». И после этого Умная Кухня заказывает через доставку колбасу и сама готовит.
Список литературы
1. Полина Калмыкова. Что приготовить из того, что есть дома: тестируемый 7 сервисов подбора рецептов [Электронный ресурс]. - URL. https://journal.tinkoff.ru/list/chto-est/ (дата обращения 21.09.2024).
2. Гурьянова Т.В., Жарский Е.А., Пыжик А.П., Бороховский Г.В. Учебный проект, использующий нейросеть Информатизация образования и науки. - 2024. - № 4(64). - С. 35-45. - ЭДН ОУСХДВ.
3. Как я 1000 дней пользовался OpenHAB, а потом перешел на Home Assistant. [Электронный ресурс]. - URL. https://habr.com/ru/articles/485848/ (дата обращения 01.09.2024).
4. Spring Data JPA и Hibernate: решаем задачу изменения изменяемого запроса к базе данных [Электронный ресурс]. - URL. https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/789290/ (дата обращения 21.09.2024).
5. Страница программного продукта Почтальон. [Электронный ресурс]. - URL. https://www.postman.com.
6. Павел Макул. От хаоса до стандарта. Разбиение монолита по DDD [Электронный ресурс]. - URL. https://hardsoftskills.dev/microservices-template-3/ (дата обращения 01.09.2024).
7. Страница программного продукта Liquibase [Электронный ресурс]. - URL. https://www.liquibase.com/community.
8. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Учебное пособие. СПб.: Речь, 2004. - 392 с.
9. Страница программного продукта SPSS Статистика [онлайн]. IBM, США, 1992–2024 гг. [просмотрено 24 апреля 2024 г.; 11:43]. Доступ через Интернет: https://www.ibm.com/products/spss-statistics/ (дата обращения 21.09.2024).
10. Страница программного продукта Selenium [Электронный ресурс]. - URL. https://www.selenium.dev/ (дата обращения 21.09.2024).
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассматривается исследование, в ходе которого была разработана методика преподавания черчения с применением технологии дополненной реальности. В результате применения данной технологии в методике выявлено повышение уровня наглядности и вовлечённости учащихся в процесс обучения.
В статье рассматривается понятие профессиональной устойчивости как ключевой характеристики выпускника среднего профессионального образования (СПО) в условиях быстро меняющегося рынка труда и технологий. Автором выделены три основных фактора, воздействующие на подготовку кадров в долгосрочном контексте: скорость развития технологий, влияние генеративного искусственного интеллекта и необходимость воспитания личности будущего профессионала. В качестве решения предлагается смещение фокуса профессионального образования с формирования компетенций на развитие профессиональной устойчивости, что позволит выпускникам более эффективно адаптироваться к изменениям в профессиональной среде.
В статье рассмотрен цифровой фильтр Гильберта, который является важным инструментом в обработке сигналов и находит широкое применение в различных областях науки и техники, включая радиолокацию, телекоммуникации, медицинскую диагностику. Вопрос о выборе порядка цифрового фильтра Гильберта остается открытым, и на данный момент нет универсального критерия для определения оптимального порядка фильтра. Предложено осуществлять выбор порядка фильтра, основываясь на сравнении гистограмм, которые традиционно используют для описания статистической структуры сигналов
Достоверность и обоснованность решений об уровне подготовленности испытуемых, принимаемых по результатам компьютерного тестирования, существенно зависит от качества тестов. Чтобы обеспечить требуемое качество компьютерного теста, методы, обеспечивающие адекватность тестирования и достоверность его результатов, должны быть включены в процесс создания теста. В статье рассмотрены инструменты конструирования компьютерных тестов, обеспечивающие требуемое качество процесса тестирования.
В статье анализируются преимущества и проблемы, возникающие из-за использования генеративного искусственного интеллекта, в частности ChatGPT, при написании научных текстов. Методической основой исследования являлся анализ научных публикаций и обобщенный практический опыт применения систем генеративного искусственного интеллекта ChatGPT при написании научных статей. Проанализированы способы написания научных статей с использованием ChatGPT и возникающие при этом особенности работы с системами генеративного искусственного интеллекта. Показано, что ChatGPT – эффективный справочный и вспомогательный инструмент для написания научных статей, который имеет свои особенности практического применения и определенные риски использования таких систем.
Статья посвящена анализу нового направления доказательного образования – прогнозированию образовательных результатов, которая стала возможной с развитием инструментов искусственного интеллекта. Рассмотрена проблематика прогнозирования образовательных результатов в ретроспективе, современное состояние, аналитика отечественных и международных исследований, потенциал данного направления и практическое применение. Проанализировано проблемное поле прогнозирования образовательных результатов с помощью инструментов искусственного интеллекта и предложены способы интеграции подобных решений в систему общего образования.
В статье рассказывается об использовании среды Jupyter Lab для развития навыков реализации методов машинного обучения у специалистов по информационной безопасности. Результаты дают представление о том, как среда Jupyter Lab может стать эффективным инструментом развития навыков специалистов по информационной безопасности, позволяя им выполнять анализ данных, разрабатывать и тестировать алгоритмы и модели, а также автоматизировать рутинные задачи по обеспечению безопасности. В качестве примера приведен анализ результатов решения задач бинарной и многоклассовой классификации вторжений в сетевой трафик с использованием набора данных UNSW-NB15.
В статье рассмотрены вопросы устойчивости распределенных систем автоматического управления и запаздывания сигналов в виртуальном сетевом пространстве. Рассмотрены типовые характеристические уравнения и вычислены их корни в зависимости от запаздывания. Результаты вычислений подтверждены моделированием в среде Matlab.
В статье рассматривается проблематика разработки модели информационно-технологического обеспечения подготовки специалистов по землеустройству, направленной на формирование и развитие профессиональных компетенций, включая ПК-5 «Способен проводить исследования, делать анализ, предложения по совершенствованию землеустроительных и кадастровых работ». Обсуждаются информационные системы, методы и технологии для анализа, управления и обработки данных о земельных ресурсах. Анализируется эффективность этих инструментов и их соответствие образовательным стандартам Российской Федерации.
Статья посвящена вопросам создания современной цифровой среды образовательной организации и подготовки кадров для цифровой экономики. Анализируются стандарты, которые могут быть включены в профиль требований цифровой информационной среды образовательной организации.
Виртуальная реальность предоставляет учащимся полезный и увлекательный опыт. Она открывает новые возможности, так как преодолела технические барьеры, которые ранее мешали ей получить широкое признание среди исследователей и потребителей. Иммерсивная виртуальная реальность благодаря своим техническим возможностям мотивирует преподавателей переходить от компьютеров к шлемам виртуальной реальности. Одним из ограничивающих успешность обучения факторов является недостаточная настраиваемость персонализации обучения. В статье приведены способы обучения под обучаемого, повышая тем самым его мотивацию и результативность.
В статье рассматриваются вопросы организации электронного документооборота в органах государственного управления. Обозначается наличие проблемы правового регулирования использования информационных технологий субъектами государственной власти, отмечается необходимость формирования адекватной правовой основы для сферы юридически значимого электронного документооборота и обеспечения его безопасности.
Издательство
- Издательство
- ФИЦТО
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 115054, Москва, ул.Валовая, 21, к. 125
- Юр. адрес
- 115093, Москва, ул. Люсиновская, д. 51,
- ФИО
- Молотков Александр Борисович (И.о. директора)
- E-mail адрес
- info@ficto.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 0099888
- Сайт
- https://ficto.ru/