Разработка факультативного курса по изучению искусственных нейронных сетей в системе Kaggle на основе изучения Python (Саратовский Национальный Исследовательский Государственный Университет)
ВВЕДЕНИЕ 3
1. АНАЛИЗ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА 5
1.2 ИССЛЕДОВАНИЯ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 6
1.3 ОСНОВЫ PYTHON И ЕГО ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ 8
1.4 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 9
1.5 ОБЗОР БИБЛИОТЕК PYTHON ДЛЯ РАБОТЫ С НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ 11
2. ФАКУЛЬТАТИВНЫЙ КУРС ПО ИЗУЧЕНИЮ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СИСТЕМЕ KAGGLE НА ОСНОВЕ ИЗУЧЕНИЯ PYTHON. 13
2.1 СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ 16
2.2 ВЫВОДЫ ПО ВТОРОЙ ЧАСТИ 21
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 22
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 23
ПРИЛОЖЕНИЕ. 25
В современном реалиях технологии искусственного интеллекта занимают все более важное место в различных сферах нашей жизни.
Актуальность курсовой работы заключается в том, что с развитием технологий искусственного интеллекта нейронные сети стали широко применяться и в образовании. В настоящее время их использование и обучение детей искусственным нейронным сетям является крайне перспективным направлением. Этот подход позволяет улучшить качество образования, повысить мотивацию учащихся, ускорить процесс обучения и помочь детям лучше усваивать материал. В сфере IT все больше внимания уделяется развитию навыков в области глубокого обучения и нейронных сетей, а платформа Kaggle предоставляет уникальные возможности для практического применения этих знаний. Использование Python в этом контексте также является важным, учитывая его популярность и широкие возможности в области анализа данных и машинного обучения.
Проблема исследования в данной курсовой работе заключается в плохом понимании значимости изучения искусственных нейронных сетей, структуры и их особенностей, а также в области обучения информационных технологий работы с искусственными нейронными сетями.
Цель данной курсовой работы состоит в разработке и обосновании факультативного курса по изучению работы искусственных нейронных сетей в системе Kaggle на основе использования языка программирования Python, с целью предоставить 10– классникам практические навыки в области машинного обучения и подготовить их к реальным проектам и соревнованиям на платформе Kaggle.
Поставленная цель требует выполнения следующих задач:
1. Проанализировать литературу для понимания значимости изучения искусственных нейронных сетей и их применение в контексте современных тенденций.
2. Изучить основные концепции и методы машинного обучения и принципы работы.
3. Исследовать возможности и особенности платформы Kaggle.
4. Разработать учебный план факультативного курса, включающий в себя теоретические материалы, практические задания и проекты, ориентированные на повторение языка Python, изучение работы нейронных сетей с апробацией на платформе Kaggle.
5. Создать учебные материалы, практические задания по повторению языка Python и изучению искусственных нейронных сетей.
Итак, данный курс предоставит десятиклассникам возможность повторять язык программирования Python, освоить практические навыки работы с искусственными нейронными сетями на современной платформе, а также закрепить полученные знания, которые могут стать фундаментом для их будущего профессионального развития в области данных и машинного обучения.
Курсовая работа изложена на 103 страницах печатного текста. Она включает введение, две части, заключение, список использованной литературы. В введении обоснована актуальность исследуемой проблемы, определены цели курсовой, а также проблема и задачи. В первой части представлены теоретические основы работы искусственных нейронных сетей. Во второй части представлен факультативный курс по изучению искусственных нейронных сетей
В заключение, можно сделать вывод, о том, что обучение школьников искусственным нейронным сетям является тем направлением, которое может повысить эффективность образования. Также обучение необходимо в связи с широким развитием и применением нейронных сетей в обыденной жизни.
Необходимость разработки факультативного курса для десятиклассников обусловлена стремлением углубить их понимание принципов работы нейронных сетей. Такой курс не только способствует расширению их знаний в области передовых технологий, но и формирует фундаментальные навыки, необходимые для дальнейшего роста в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения.
В данном курсе изучаются основы языка программирования Python, введение в нейронные сети, основные концепции ИНС, создается итоговый проект, где обучающиеся могут выбрать интересующую тему. Вся полученная теория закрепляется практическими заданиями.
На основе платформы Kaggle были разработаны структурированный факультативный курс, включающие практические задания и проекты. Учебный план был структурирован таким образом, чтобы обучающиеся могли последовательно углубляться в материал, начиная от основ и заканчивая более сложными аспектами применения нейронных сетей.
В дальнейшем планируется опробовать факультативный курс, провести пилотное тестирование на педагогической практике и получить результаты и обратную связь.
