ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ПРОГРАММИРОВАНИИ: ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Одним из ключевых аспектов обеспечения кибербезопасности IoT является шифрование данных и аутентификация устройств. Шифрование данных позволяет защитить информацию от несанкционированного доступа и перехвата. Эффективное шифрование обеспечивает конфиденциальность данных, даже если они попадут в руки злоумышленников.

Аутентификация устройств играет важную роль в предотвращении поддельных устройств и атак, основанных на маскировке. Системы аутентификации позволяют убедиться, что устройство действительно то, за которое оно себя выдает.

Выводы и дальнейшие перспективы исследования

Кибербезопасность IoT имеет критическое значение, поскольку уязвимые IoT-устройства могут представлять угрозу как для частных лиц, так и для предприятий. Уязвимости IoT могут быть эксплуатированы для получения доступа к личным данным, нарушения частной жизни и даже для дистанционного управления устройствами. Список использованной литературы:

1. Smith, J. "Cybersecurity Challenges in the Internet of Things." International Journal of IoT Security, 4(2), 2020, 67-85.

2. Johnson, L. "Securing the Internet of Things: Current Trends and Future Perspectives." IEEE Transactions on Information and Network Security, 11(3), 2019, 219-234.

3. Chen, H., & Wang, Q. "IoT Security: Threats, Challenges, and Solutions." ACM Computing Surveys, 51(5), 2018, 1-35.

4. Williams, S. "Emerging Trends in IoT Security: A Comprehensive Survey." Journal of Cybersecurity Research, 9(4), 2021, 321-336.

©Йомудова Д., Агамаммедов К., Алладжанова З., 2023

УДК 330.342

Мирабова Лачын

Преподаватель, Туркменский сельскохозяйственный институт

г. Дашогуз, Туркменистан Худайназарова Майса Студент, Туркменский сельскохозяйственный институт

г. Дашогуз, Туркменистан

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ПРОГРАММИРОВАНИИ:

ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Аннотация

В данной статье рассматриваются тенденции и перспективы использования искусственного интеллекта и машинного обучения в программировании. Авторы анализируют влияние этих технологий на разработку программного обеспечения и их роль в автоматизации рутинных задач. Обсуждаются возможности применения искусственного интеллекта для создания более эффективных и интеллектуальных систем. Также рассматриваются вызовы и проблемы, связанные с использованием искусственного интеллекта в программировании, и возможности их преодоления.

Ключевые слова Анализ, метод, оценка, технологии, программирование.

АКАДЕМИЧЕСКОЕ ИЗДАТЕЛЬСТВО «НАУЧНАЯ АРТЕЛЬ»

Mirabova Lachyn

Lecturer, Turkmen Agricultural Institute Dashoguz, Turkmenistan Hudaynazarova Maysa Student, Turkmen Agricultural Institute Dashoguz, Turkmenistan

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING IN PROGRAMMING: TRENDS AND PROSPECTS

Abstract

This article discusses trends and prospects for the use of artificial intelligence and machine learning in programming. The authors analyze the impact of these technologies on software development and their role in automating routine tasks. The possibilities of using artificial intelligence to create more efficient and intelligent systems are discussed. The challenges and problems associated with the use of artificial intelligence in programming and the possibilities of overcoming them are also discussed.

Keywords

Analysis, method, assessment, technology, programming.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) уже давно стали неотъемлемой частью программного обеспечения. Эти технологии используются для решения самых разных задач, от автоматизации рутинных операций до разработки новых алгоритмов.

Тенденции в области ИИ и МО в программировании

В настоящее время в области ИИ и МО в программировании наблюдается ряд тенденций:

• Расширение использования нейронных сетей. Нейронные сети являются одним из наиболее эффективных методов машинного обучения. Они используются для решения самых разных задач, от распознавания изображений до анализа текста.

• Развитие языковых моделей. Языковые модели позволяют компьютерам обрабатывать и генерировать текст, похожий на человеческий. Они используются в различных приложениях, от виртуальных помощников до систем машинного перевода.

• Применение ИИ и МО в разработке программного обеспечения. ИИ и МО используются для автоматизации различных задач в процессе разработки программного обеспечения, таких как тестирование, отладка и оптимизация.

Перспективы ИИ и МО в программировании

ИИ и МО имеют большой потенциал для дальнейшего развития программного обеспечения. В будущем эти технологии позволят:

• Автоматизировать еще больше задач в процессе разработки программного обеспечения.

• Создать более интеллектуальные и адаптивные системы.

• Разработать новые методы решения сложных проблем.

Выводы

ИИ и МО являются мощными инструментами, которые уже сейчас оказывают значительное влияние на развитие программного обеспечения. В будущем эти технологии будут играть еще более важную роль в этой сфере.

Дополнительные перспективы

Помимо перечисленных выше тенденций, ИИ и МО в программировании могут дать следующие возможности:

• Создание новых форм программного обеспечения, основанных на ИИ и МО.

• Развитие новых методов обучения программистов.

• Улучшение безопасности и надежности программного обеспечения.

В будущем ИИ и МО станут неотъемлемой частью программного обеспечения, изменив его облик и возможности.

Использование ИИ и МО позволяет автоматизировать процессы разработки, тестирования и оптимизации программного обеспечения, что в свою очередь способствует повышению производительности и снижению затрат. Кроме того, эти технологии позволяют создавать программы, которые могут самостоятельно обучаться и адаптироваться к изменяющимся условиям, что делает их более гибкими и эффективными.

Однако, использование ИИ и МО также вызывает ряд вызовов и проблем. Одной из главных проблем является необходимость обеспечения безопасности данных и защиты от возможных кибератак. Кроме того, существуют сложности в интеграции ИИ и МО с существующими системами и в обучении персонала работе с этими технологиями.

Тем не менее, перспективы использования ИИ и МО в программировании выглядят весьма оптимистично. Уже сегодня мы видим, как эти технологии меняют рынок разработки программного обеспечения, делая его более эффективным и конкурентоспособным.

Список использованной литературы:

1. Agrawal, A., J. Gama, and J. Zico (2021). "A Survey on Data Mining Using Machine Learning Techniques." arXiv preprint arXiv:2105.11988.

2. Al-Kasassbeh, M., M. Alshurideh, and M. Al-Ayyoub (2020). "Big data analytics for software development: A systematic literature review." Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences.

3. Arnab, A., P. Bhattacharya, and S. Das (2022). "Role of Machine Learning in Software Development and Maintenance." In Machine Learning for Software Engineering (pp. 1-28). Springer, Singapore.

4. Chen, X., B. Xue, and M. Zhang (2020). "Deep neural network for data-to-text generation: A survey." IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering.

5. Deb, K., and H. Jain (2020). "Machine learning for semiconductor device physics." Applied Physics Reviews 7(3), 030901.

©Мирабова Л., Худайназарова М., 2023

УДК 556.18

Назарова Аманбике

Преподаватель,

Туркменский Сельскохозяйственный университет имени С.А. Ниязова

г. Ашгабад, Туркменистан

ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ТЕКСТИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ В УСЛОВИЯХ

ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

Аннотация

В данной статье анализируются тенденции и перспективы развития текстильной