В данной статье анализируются возможности технологий искусственного интеллекта в оцифровке, систематизации и анализе научно-исторического наследия. На примере архивных материалов физико-технического института рассмотрены методология и программные средства цифровой платформы, созданные на основе практического опыта. Анализируются такие направления, как оцифровка архивных документов с использованием технологий OCR, семантический анализ, автоматическая классификация и построение графиков научных знаний.

Рассматриваются модели управления организацией, даются понятия бизнес модели и операционной модели. Показывается роль и место систем ИИ в принятии решений в операционной деятельности организацией.

В статье рассматриваются ключевые аспекты внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс. На примере разработки онлайн-курса по базам данных показано практическое применение искусственного интеллекта: генерация материала, автоматическая проверка заданий, чат-бот и др. Особое внимание уделяется роли искусственного интеллекта, как инструмента поддержки для преподавания.

В данной статье рассматривается процесс цифровизации научного наследия Физико-технического института, включая его исторически значимые открытия и разработки. Анализируются возможности визуализации научных данных и создания интерактивных образовательных ресурсов с использованием современных цифровых технологий. В исследовании также предлагаются практические рекомендации по интеграции цифрового контента в образовательный процесс.

Цифровизация здравоохранения требует автоматизированного анализа дермоскопических изображений. Такие изображения играют важную роль в раннем выявлении кожных новообразований, особенно меланомы. В данной статье рассматриваются ключевые проблемы обработки изображений нестандартизированный формат, дисбаланс выборки и неопределенность визуальных признаков. На основе этого был разработан диаграмма последовательности для автоматизированной системы анализа.