Предлагаю делиться научными изданиями для публикации статей по ИИ и где можно почитать про ведущиеся современные исследования.
Для затравки приведу два отечественных издания:
1)
Искусственный интеллект и его применение. ВАК-ский журнал для специальностей:
01.01.09 – Дискретная математика и математическая кибернетика (физико-математические науки),
05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) (физико-математические науки),
05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) (технические науки) ,
05.13.11 – Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей (физико-математические науки),
05.13.11 – Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей (технические науки),
05.13.17 – Теоретические основы информатики (технические науки) ,
05.13.17 – Теоретические основы информатики (физико-математические науки),
19.00.01 – Общая психология, психология личности, история психологии (психологические науки),
Там публикуются оригинальные научные статьи и обзоры по широкому кругу проблем и методов искусственного интеллекта и когнитивных наук (по обработке естественного языка, инженерии знаний), проблем создания систем поддержки принятия решений и интеллектуальных робототехнических систем. Журнал предназначен для научных сотрудников, исследователей и инженеров. Правила подготовки статей для публикации, а также правила рецензирования приведены на сайте журнала.
Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI), интегрированную с Web of Science.
Журнал включен в систему Российского индекса научного цитирования (РИНЦ).
2)
Машинное обучение и анализ данных. Не ВАКовский журнал, но включен в российский индекс научного цитирования РИНЦ. Информация о цитировании статей находится на сайте Российского индекса научного цитирования. ISSN 2223-3792. Журнал зарегистрирован в системе Crossref, doi 10.21469/22233792.
Тематика журнала:
классификация, кластеризация, регрессионный анализ,
многомерный статистический анализ,
байесовские методы регрессии и классификации,
выбор моделей и сложность,
глубокое обучение,
статистическая теория обучения,
методы прогнозирования временных рядов,
методы обработки и распознавания сигналов,
методы оптимизации в задачах машинного обучения и анализа данных,
методы анализа больших данных,
методы визуализации данных,
обработка и распознавание речи и изображений,
анализ и понимание текста, информационный поиск,
прикладные задачи анализа данных.