Task approach in Artificial Intelligence: learning theory and knowledge hierarchy. Тезисы доклада
| Конференция |
Мальцевские чтения : Международная конференция 13-17 нояб. 2023 , Новосибирск |
||
|---|---|---|---|
| Сборник | Тезисы докладов Международной конференции "Мальцевские чтения", 13–17 ноября 2023г. Сборник, Новосибирск.2023. 208 c. |
||
| Вых. Данные | Год: 2023, Страницы: 21 Страниц : 1 | ||
| Ключевые слова | задачный подход, теория обучения, искусственный интеллект | ||
| Авторы |
|
||
| Организации |
|
Реферат:
The report will present a new learning theory and knowledge hierarchy in AI. This theory is based on the concept of the task approach proposed by A.N.Kolmagorov in the 1930s and then quite fully formalized by Y.L.Ershov and K.F.Samohvalov in the 2000s. Further, Goncharov, Sviridenko and Vityaev developed this direction in their work. Carl Hempel's work on the requirement of maximum specificity also played an important role in the development of learning theory.
Библиографическая ссылка:
Nechesov A.V.
Task approach in Artificial Intelligence: learning theory and knowledge hierarchy.
В сборнике Тезисы докладов Международной конференции "Мальцевские чтения", 13–17 ноября 2023г.. 2023. – C.21. РИНЦ
Task approach in Artificial Intelligence: learning theory and knowledge hierarchy.
В сборнике Тезисы докладов Международной конференции "Мальцевские чтения", 13–17 ноября 2023г.. 2023. – C.21. РИНЦ
Идентификаторы БД:
| РИНЦ: | 58092165 |
Цитирование в БД:
Пока нет цитирований