Междисциплинарные связи математики и информатики на примере темы «нейронные сети
|
Введение 3
Глава 1. Межпредметные связи 5
1.1 Понятие и классификация межпредметных связей 5
1.2 Межпредметные связи в обучения математики 7
1.3. Междисциплинарные связи в обучении информатики 11
1.4. Функции межпредметных связей биологии и информатики 14
1.5. Способы реализации и планирование межпредметных связей в
обучения математики и биологии 16
Глава 2. Нейронные сети 18
2.1. Нейронные сети в биологии 18
2.2. Философские аспекты проблемы искусственного интелекта (ИИ ) 22
2.3. Системы распознавания образов (идентификации) 23
2.4. Проблема обучения распознаванию образов (ОРО) 24
2.5. Геометрический и структурный подходы 26
2.6. Гипотеза компактности 30
2.7. Обучение и самообучение 31
2.8. Перцептроны 33
2.9. История исследований в области нейронных сетей 37
2.10. Модели нейронных сетей с обратным распространением ошибки 38
Глава 3. Примеры и модели нейронных сетей 46
3.1. Нейронная сеть Хопфилда 46
3.1.1. Примеры сети Хопфилда 49
3.2. Нейронная сеть Хэмминга 65
3.2. 1. Примеры сети Сеть Хэмминга 68
3.3. Карты Кохонена 71
Заключение 76
Список литературы 77
Глава 1. Межпредметные связи 5
1.1 Понятие и классификация межпредметных связей 5
1.2 Межпредметные связи в обучения математики 7
1.3. Междисциплинарные связи в обучении информатики 11
1.4. Функции межпредметных связей биологии и информатики 14
1.5. Способы реализации и планирование межпредметных связей в
обучения математики и биологии 16
Глава 2. Нейронные сети 18
2.1. Нейронные сети в биологии 18
2.2. Философские аспекты проблемы искусственного интелекта (ИИ ) 22
2.3. Системы распознавания образов (идентификации) 23
2.4. Проблема обучения распознаванию образов (ОРО) 24
2.5. Геометрический и структурный подходы 26
2.6. Гипотеза компактности 30
2.7. Обучение и самообучение 31
2.8. Перцептроны 33
2.9. История исследований в области нейронных сетей 37
2.10. Модели нейронных сетей с обратным распространением ошибки 38
Глава 3. Примеры и модели нейронных сетей 46
3.1. Нейронная сеть Хопфилда 46
3.1.1. Примеры сети Хопфилда 49
3.2. Нейронная сеть Хэмминга 65
3.2. 1. Примеры сети Сеть Хэмминга 68
3.3. Карты Кохонена 71
Заключение 76
Список литературы 77
В связи с тенденциями развития современного общества в сторону информатизации и цифровым технологиям были разработаны новые образовательные стандарты, где важным элементом образовательных технологий выступает использование математического моделирования в обучении, в том числе и математике. Проблема исследования заключается в совершенствовании обучения учащихся математике в современных условиях, с использованием наглядных средств обучения связанных с компьютерными программами. Сочетание изучения математики и информатики с метапредметными составляющими этих дисциплин позволяет реализовать несколько задач одновременно. Это во первых - создание мотивационных факторов к появлению познавательного интереса учащихся к изучению объектов моделирования, за счет этого и появление мотивации к изучению самих дисциплин - математики и информатики. Выбирая объектами моделирования исскуственные «нейронные сети» мы руководствовались все возрастающими успехами данной области программирования и популярностью данной темы. Как так эта тематика непосредственно связана с такими понятиями как «искусственный интеллект», «интеллектуальные информационные системы», «системы искусственного интеллекта», «робототехника», «программы распознавания» и т. д. - она вызывает большой интерес у школьников. В квалификационной работе мы пытаемся создать, спрокетировать методические разработки для изучения этой темы школьниками. Эта методическая разработка будет являться введением в тему «нейронные сети». Будут исследованы философские, мировозренческие, биологические, математические, компьютерно-программисткие аспекты данной темы. Для построения моделей лучше всего подходят математические пакеты программ, например в школе удобно использовать программу C++, динамическую математическую среду GEOGEBRA, а для студентов программы «python, C++ и «maple».
Цель исследования - изучить и раскрыть теоретические и практические аспекты междисциплинарных связей математики, биологии и информатики, показать роль междисциплинарных связей в обучении; раскрыть для школьников понятие исскуственные нейронные сети, углублять мотивацию школьников к изучению учебных предметов и познавательный интерес к проблеме искусственного интелекта.
Задачи исследования:
1. Составление краткого обзора по внедрению в систему образования междисциплинарного подхода - как элемента мотивации для развития познавательных способностей.
2. Обзор и разработка учебно-методических материалов по теме: «введение в нейронные сети».
Объект исследования - процесс обучения с элементами математического и компьютерного моделирования.
Предмет исследования - содержание, методы, формы использования компьютерных программ и методов математического моделирования.
Актуальность: Методы математического и моделирования можно рассматривать как частный случай проблемно-ориентированного обучения в применении к математике..
При выполнении работы использовались следующие методы исследования:
1. изучение и анализ научно - методической и педагогической
литературы по теме исследования;
2. изучение научно-популярной литературы;
3. изучение и обобщение педагогического опыта;
4. разработка математических и компьютерных моделей по теме исследования.
Цель исследования - изучить и раскрыть теоретические и практические аспекты междисциплинарных связей математики, биологии и информатики, показать роль междисциплинарных связей в обучении; раскрыть для школьников понятие исскуственные нейронные сети, углублять мотивацию школьников к изучению учебных предметов и познавательный интерес к проблеме искусственного интелекта.
Задачи исследования:
1. Составление краткого обзора по внедрению в систему образования междисциплинарного подхода - как элемента мотивации для развития познавательных способностей.
2. Обзор и разработка учебно-методических материалов по теме: «введение в нейронные сети».
Объект исследования - процесс обучения с элементами математического и компьютерного моделирования.
Предмет исследования - содержание, методы, формы использования компьютерных программ и методов математического моделирования.
Актуальность: Методы математического и моделирования можно рассматривать как частный случай проблемно-ориентированного обучения в применении к математике..
При выполнении работы использовались следующие методы исследования:
1. изучение и анализ научно - методической и педагогической
литературы по теме исследования;
2. изучение научно-популярной литературы;
3. изучение и обобщение педагогического опыта;
4. разработка математических и компьютерных моделей по теме исследования.
Мы рассмотрели популярную проблему междисциплинарной области между биологией и информационными технологиями - нейронные сети.
Изучаемая тема является бурно развивающей областью науки. Однако мало учебников и интернет ресурсов, которые бы подходили для будущих учителей информатики и математики, для дальнейшего внедрения данной тематики в школьное образование. Существующие книги и интернет издания или слишком специализированные в области программирования или содержат не объемный материал - те. узко направленно рассматриваются какие то конкретные модели. В квалификационной работе мы постарались разрешить эти проблемы. Составлен обзор, охватывающий основные модели, повлиявшие на развитие науки об искуственном интелекте. При этом приведены примеры, выполненные в компьютерной программе “maple” с пояснениям.
Конретно были разработаны и решены задачи:
1. Примеры сети Хопфилда - 3 примера. Пример сети Хэмминга -2 примера. Пример сети Кохонена - 1 пример.
2. Составили обзор по теме «нейронные сети». Разработали подходы к методике обучения школьников и студентов по этой теме.
Изучаемая тема является бурно развивающей областью науки. Однако мало учебников и интернет ресурсов, которые бы подходили для будущих учителей информатики и математики, для дальнейшего внедрения данной тематики в школьное образование. Существующие книги и интернет издания или слишком специализированные в области программирования или содержат не объемный материал - те. узко направленно рассматриваются какие то конкретные модели. В квалификационной работе мы постарались разрешить эти проблемы. Составлен обзор, охватывающий основные модели, повлиявшие на развитие науки об искуственном интелекте. При этом приведены примеры, выполненные в компьютерной программе “maple” с пояснениям.
Конретно были разработаны и решены задачи:
1. Примеры сети Хопфилда - 3 примера. Пример сети Хэмминга -2 примера. Пример сети Кохонена - 1 пример.
2. Составили обзор по теме «нейронные сети». Разработали подходы к методике обучения школьников и студентов по этой теме.
Подобные работы
- Межпредметные связи в биологии, информатике и математике в школьном образовании
Дипломные работы, ВКР, педагогика. Язык работы: Русский. Цена: 4210 р. Год сдачи: 2017 - ПРИМЕНЕНИЕ RUGPT И PEFT ДЛЯ РЕФЕРИРОВАНИЯ РУССКОЯЗЫЧНЫХ НОВОСТНЫХ ТЕКСТОВ: ГЕНЕРАЦИЯ ЛИДОВ
Магистерская диссертация, лингвистика. Язык работы: Русский. Цена: 4850 р. Год сдачи: 2024 - ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АГРЕГИРОВАНИЯ В МЕТОДАХ НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКИ ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ КОТИРОВКИ АКЦИЙ
Диссертация , экономика. Язык работы: Русский. Цена: 500 р. Год сдачи: 2005 - ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНОГО ЭЛЕКТИВНОГО КУРСА ПО МАТЕМАТИКЕ НА ОСНОВЕ ДЕРЕВА ЗНАНИЙ
Дипломные работы, ВКР, педагогика. Язык работы: Русский. Цена: 4700 р. Год сдачи: 2020 - Тренды визуализации в высокотехнологичных средах
Дипломные работы, ВКР, реклама & PR. Язык работы: Русский. Цена: 4360 р. Год сдачи: 2018



