Настоящая статья отражает вопросы применения интеллектуальных систем, инновационных методов и средств в обучении студентов и магистрантов вузов, а также в управлении всеми сферами деятельности высших учебных заведений. Авторами рассматривается структура интеллектуальной системы, подчеркивается роль базы знаний в структуре интеллектуальной системы. Отмечается, что внедрение интеллектуальных технологий в образовательный процесс вуза способствует повышению качества подготовки специалистов за счет создания более комфортных условий обучения, предоставления индивидуальной траектории получения знаний для каждого обучающегося, отработки профессиональных компетенций. Авторами сделан вывод, что применение искусственного интеллекта в вузе является одним из инновационных направлений при подготовке квалифицированных специалистов в условиях новых вызовов современности
Актуальность рассматриваемой темы по разработке универсальных прикладных методов оценки эффективности и результативности промышленной политики в оборонно-промышленном комплексе (ОПК) обусловлена ее высокой практической значимостью в контексте вызовов технологического развития, связанных с цифровизацией и информатизацией, а также особенностями современного этапа экономического развития России в условиях финансовых и технологических санкций со стороны западных государств. Цель статьи заключается в разработке основных положений методического подхода к оценке эффективности промышленной политики в ОПК на основе использования аппарата экономико-математического моделирования, предполагающего построение нейросетей на базе нечеткой логики. В ходе исследования авторами были решены следующие задачи: математически формализован объект анализа; разработан алгоритм определения эффективности промышленной политики в ОПК с использованием нейронных сетей; формализована модель оценки эффективности такой промышленной политики, основанная на нечетких множествах; предложена система показателей оценки промышленной политики в ОПК; определена последовательность действий при построении нечеткой модели оценки эффективности промышленной политики в ОПК средствами Fuzzy Logic на программной платформе MatLab
В статье актуализируется значимость многокритериальной диагностики результатов цифровой трансформации организаций. Целью исследования является разработка методического подхода к оценке эффективности цифровизации предприятия на основе многопараметрических данных и построения интегральной функции желательности Харрингтона. В качестве индикаторов цифровой эффективности рекомендуется рассматривать три группы показателей: экономические, социальные и технические. Методическим базисом исследования является экспоненциальное преобразование частных метрик эффективности и последующий расчет обобщенного индекса желательности Харрингтона. Предложенная методика является универсальным аналитическим инструментом и может быть применена для экспертизы цифровых проектов в различных отраслях экономики. Апробация методики представлена на примере цифрового проекта локомотиворемонтного предприятия, в результате оценки проект признан экономически и технически эффективным (на среднем уровне по шкале желательности). Расчеты показали более высокую степень технической эффективности по сравнению с экономическими и социальными эффектами. Научная новизна работы состоит в систематизации показателей «цифровой» эффективности, а также в расширении области применения функции желательности как обобщенного параметра оценки цифровых проектов, что вносит вклад в развитие научно-практических аспектов экономического анализа.