Використання технологій штучного інтелекту у судово–експертній діяльності зарубіжних країн
Loading...
Date
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Одеса : НУ «ОЮА»
Abstract
У тезах здійснено комплексний аналіз сучасних підходів до використання технологій штучного інтелекту у судово–експертній діяльності зарубіжних країн. Досліджено особливості застосування алгоритмів машинного навчання, систем компʼютерного зору та автоматизованого аналізу даних під час проведення криміналістичних, цифрових, судово–медичних, економічних і почеркознавчих експертиз.
The abstract provides a comprehensive analysis of modern approaches to the use of artificial intelligence technologies in forensic expert activity in foreign countries. The study examines the application of machine learning algorithms, computer vision systems and automated data analysis in criminalistic, digital, forensic medical, economic and handwriting examinations.
Description
Усенко О. Використання технологій штучного інтелекту у судово–експертній діяльності зарубіжних країн. Криміналістика майбутнього: цифрові інновації, штучний інтелект, глобальні виклики та загрози: збірник матеріалів міжнар. наук.–практ. конф. (м. Одеса, 5 черв. 2026 р.) / заг. ред. С. Ківалова, М. Аракеляна. Одеса : НУ «ОЮА», 2026. С. 128-131. URL: https://doi.org/10.32837/11300.33517
Keywords
штучний інтелект, судова експертиза, судово–експертна діяльність, криміналістика, цифрова криміналістика, машинне навчання, цифрові докази, автоматизація експертних досліджень, artificial intelligence, forensic examination, forensic expert activity, criminalistics, digital forensics, machine learning, digital evidence, automation of forensic research
Citation
Усенко О. Використання технологій штучного інтелекту у судово–експертній діяльності зарубіжних країн. Криміналістика майбутнього: цифрові інновації, штучний інтелект, глобальні виклики та загрози: збірник матеріалів міжнар. наук.–практ. конф. (м. Одеса, 5 черв. 2026 р.) / заг. ред. С. Ківалова, М. Аракеляна. Одеса : НУ «ОЮА», 2026. С. 128-131. URL: https://doi.org/10.32837/11300.33517