Процесс обучения основам искусственных нейронных сетей
|
Введение 4
1 Анализ литературных и интернет-источников по искусственным
нейронным сетям 6
1.1. Анализ литературных источников 6
1.2. Анализ интернет-источников 15
1.3. Выводы по анализу литературных и интернет-источникам 24
1.4 Обзор рабочей программы 26
2 Описание электронного учебного пособия «Нейронные сети» 30
2.1 Описание продукта 30
2.2 Описание используемых программ 32
2.3 Интерфейс программного продукта 34
2.4 Описание лабораторных работ 36
2.5 Методика использования 38
2.5.1 Краткая характеристика учебного процесса 38
2.5.2 Методика использования озвученных презентаций при организации
теоретических занятий по данной теме 40
2.5.3 Требования к обучающимся до и после изучения курса 41
2.5.4 Общие рекомендации по работе с лабораторными работами 42
2.5.5 Преимущества разработанного электронного учебного пособия ... 44
Заключение 46
Список использованных источников 48
Приложения должны быть в работе, но в настоящий момент отсутствуют.
1 Анализ литературных и интернет-источников по искусственным
нейронным сетям 6
1.1. Анализ литературных источников 6
1.2. Анализ интернет-источников 15
1.3. Выводы по анализу литературных и интернет-источникам 24
1.4 Обзор рабочей программы 26
2 Описание электронного учебного пособия «Нейронные сети» 30
2.1 Описание продукта 30
2.2 Описание используемых программ 32
2.3 Интерфейс программного продукта 34
2.4 Описание лабораторных работ 36
2.5 Методика использования 38
2.5.1 Краткая характеристика учебного процесса 38
2.5.2 Методика использования озвученных презентаций при организации
теоретических занятий по данной теме 40
2.5.3 Требования к обучающимся до и после изучения курса 41
2.5.4 Общие рекомендации по работе с лабораторными работами 42
2.5.5 Преимущества разработанного электронного учебного пособия ... 44
Заключение 46
Список использованных источников 48
Приложения должны быть в работе, но в настоящий момент отсутствуют.
Искусственный интеллект как научное направление, связанное с попытками формализовать мышление человека, имеет длительную предысторию. Первые шаги кибернетики были направлены на изучение и осмысление в новых понятиях процессов, протекающих в сложных, прежде всего живых, системах, включая и мыслящие. Позднее это направление работ оформилось в самостоятельную область, разрабатывающую проблему искусственного интеллекта.
Искусственные нейронные сети (ИНС) строятся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Они способны решать широкий круг задач распознавания образов, идентификации, прогнозирования, оптимизации, управления сложными объектами. Дальнейшее повышение производительности компьютеров все в большой мере связывают с ИНС, в частности, с нейрокомпьютерами (НК), основу которых составляет искусственная нейронная сеть.
Актуальность настоящей работы вытекает из противоречия между наличием большого количества нейросетевых пакетов в Интернете и недо-статочной подготовкой выпускников вузов в нейросетевой технологии.
Объектом исследования - процесс обучения основам искусственных нейронных сетей.
Предметом исследования является учебные материалы раздела «Искусственные нейронные сети».
Цель работы - разработать электронное учебное пособие «Искусственные нейронные сети».
В соответствии с поставленной цели в работе определены следующие задачи:
• проанализировать литературные и интернет - источники, посвященные изучению темы «Искусственные нейронные сети» с целью выявления основополагающих понятий;
• проанализировать рабочую программу с целью определения объема и места раздела «Искусственные нейронные сети» при подготовке бакалавров;
• разработать теоретический блок раздела «Искусственные нейронные сети» и реализовать его в виде озвученных презентаций;
• разработать лабораторные работы по рассматриваемому разделу;
• реализовать электронное учебное пособие.
Искусственные нейронные сети (ИНС) строятся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Они способны решать широкий круг задач распознавания образов, идентификации, прогнозирования, оптимизации, управления сложными объектами. Дальнейшее повышение производительности компьютеров все в большой мере связывают с ИНС, в частности, с нейрокомпьютерами (НК), основу которых составляет искусственная нейронная сеть.
Актуальность настоящей работы вытекает из противоречия между наличием большого количества нейросетевых пакетов в Интернете и недо-статочной подготовкой выпускников вузов в нейросетевой технологии.
Объектом исследования - процесс обучения основам искусственных нейронных сетей.
Предметом исследования является учебные материалы раздела «Искусственные нейронные сети».
Цель работы - разработать электронное учебное пособие «Искусственные нейронные сети».
В соответствии с поставленной цели в работе определены следующие задачи:
• проанализировать литературные и интернет - источники, посвященные изучению темы «Искусственные нейронные сети» с целью выявления основополагающих понятий;
• проанализировать рабочую программу с целью определения объема и места раздела «Искусственные нейронные сети» при подготовке бакалавров;
• разработать теоретический блок раздела «Искусственные нейронные сети» и реализовать его в виде озвученных презентаций;
• разработать лабораторные работы по рассматриваемому разделу;
• реализовать электронное учебное пособие.
Обзор источников информации показал, что по данной тематике имеется достаточное количество источников, как зарубежных авторов (в том числе в переводе), так и отечественных. Однако большинство из них содержат подробный теоретический материал, а примеры программной реализации не рассматриваются. Зарубежные авторы предпочитают только публиковать исходные программные коды, в основном без комментариев. При реализации данных кодов возникают логические ошибки. То есть источника, содержащего обширную теоретическую информацию по искусственным нейронным сетям, сопровождающуюся примерами программной реализации обнаружено не было.
Сопоставление результатов работы с поставленными задачами позволяет заключить следующее.
1. Проанализированы литературные и интернет - источники, посвященные изучению темы «Нейронные сети» с целью выявления основополагающих понятий. Выявлено, что качество подготовки студентов во многом определяется качеством учебных пособий, используемых ими при обучении. На сегодняшний день к недостаткам традиционных электронных учебников следует отнести отсутствие средств контроля усвоения знаний в процессе работы с ними, а также ориентации на определенный уровень знаний студентов. В результате студенту выдается для изучения строго определенный учебный материал в строго определенной последовательности.
2. Проанализирована рабочая программа с целью определения объема и места раздела «Нейронные сети» при подготовке бакалавров компьютерных специальностей.
3. Выявлены основные понятия раздела «Нейронные сети», а также модели их обучения.
4. Разработан теоретический блок раздела «Нейронные сети», реализованный озвученными презентационными материалами.
5. Разработаны лабораторные работы, предназначенные для распознавания образов и ориентированные на последующее внедрение их содержания в прикладные программные продукты, снабженные видеороликами, поясняющими принцип работы демонстрационных программ;
6. Разработаны методические рекомендации для преподавателя и обучаемых.
7. Проведена апробация электронного учебного пособия в учебном процессе групп.
Результаты работы прошли апробацию. Таким образом, следует считать, что задачи выпускной квалификационной работы полностью выполнены и цель исследования достигнута.
Сопоставление результатов работы с поставленными задачами позволяет заключить следующее.
1. Проанализированы литературные и интернет - источники, посвященные изучению темы «Нейронные сети» с целью выявления основополагающих понятий. Выявлено, что качество подготовки студентов во многом определяется качеством учебных пособий, используемых ими при обучении. На сегодняшний день к недостаткам традиционных электронных учебников следует отнести отсутствие средств контроля усвоения знаний в процессе работы с ними, а также ориентации на определенный уровень знаний студентов. В результате студенту выдается для изучения строго определенный учебный материал в строго определенной последовательности.
2. Проанализирована рабочая программа с целью определения объема и места раздела «Нейронные сети» при подготовке бакалавров компьютерных специальностей.
3. Выявлены основные понятия раздела «Нейронные сети», а также модели их обучения.
4. Разработан теоретический блок раздела «Нейронные сети», реализованный озвученными презентационными материалами.
5. Разработаны лабораторные работы, предназначенные для распознавания образов и ориентированные на последующее внедрение их содержания в прикладные программные продукты, снабженные видеороликами, поясняющими принцип работы демонстрационных программ;
6. Разработаны методические рекомендации для преподавателя и обучаемых.
7. Проведена апробация электронного учебного пособия в учебном процессе групп.
Результаты работы прошли апробацию. Таким образом, следует считать, что задачи выпускной квалификационной работы полностью выполнены и цель исследования достигнута.
Подобные работы
- Сравнительный анализ процессов обучения человека и искусственной нейронной сети
Бакалаврская работа, физика. Язык работы: Русский. Цена: 5600 р. Год сдачи: 2016 - СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫЕ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ЗАПРОСОВ НА ОГРАНИЧЕННОМ ЕСТЕСТВЕННОМ ЯЗЫКЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Магистерская диссертация, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4810 р. Год сдачи: 2017 - Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейронных сетей
Дипломные работы, ВКР, финансы и кредит. Язык работы: Русский. Цена: 6000 р. Год сдачи: 2000 - Разработка системы предупреждения о столкновении с применением искусственных нейронных сетей
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2018 - РАСПОЗНАВАНИЕ ИСТОЧНИКОВ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Магистерская диссертация, физика. Язык работы: Русский. Цена: 4930 р. Год сдачи: 2017 - Разработка модифицированных алгоритмов
обучения для нейронной сети адаптивной
резонансной теории
Бакалаврская работа, физика. Язык работы: Русский. Цена: 3750 р. Год сдачи: 2016 - ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ
ИССЛЕДОВАНИЯ РАБОТЫ ЗРИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗАТОРА
Магистерская диссертация, математика. Язык работы: Русский. Цена: 5560 р. Год сдачи: 2017 - ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ
ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ
Дипломные работы, ВКР, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 4700 р. Год сдачи: 2019 - Реализация интеллектуальной системы распознавания эмоций с применением нейронных сетей
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 5500 р. Год сдачи: 2017