УДК 378.1

Применение нейронных сетей для обучения в учебных заведениях

Магомедова Патимат Османовна – преподаватель кафедры Информационных систем и программирования Дагестанского государственного университета народного хозяйства.

Аннотация: В данной статье рассматривается использование нейронных сетей в учебных заведениях. Возможность освоения студентом высшего учебного заведения программы обучения по конкретной специальности во многом зависит от его личных качеств, среды формирования до поступления в высшее учебное заведение. В оценках аттестата о среднем образовании частично присутствуют эти факторы, частично они могут быть зафиксированы. Анализировать зависимость между прогнозом успешности обучения студента в высшем учебном заведении и параметрами, которые на нее влияют, практически невозможно из-за большой размерности задачи.

Ключевые слова: нейронные сети, обучение, учебные заведения, профессиональная деятельность.

Введение

По мере развития информационных технологий и их дальнейшего развития проблема качества преподавания специализированных дисциплин становится более острой.

Качество образования позволяет студентам быть конкурентоспособными, независимыми и гибкими по отношению к выбору работы в нашей стране или за рубежом.

Цель статьи – рассмотреть сущность и особенности применение нейронных сетей для обучения в учебных заведениях.

На сегодняшний день дистанционное обучение является одним из самых популярных способов получения образования. Этот вид образования пользуется популярностью у всех категорий населения: от людей с ограниченными возможностями до специалистов, желающих повысить квалификацию. На данный момент в образовательном пространстве активно развиваются интеллектуальные технологии для дистанционного обучения. Эти технологии используются для людей с ограниченными возможностями. Две категории эффективности дистанционного обучения:

Дистанционная форма обучения должна обеспечивать максимально возможное взаимодействие студентов с преподавателем и обратной связи между студентами.
Очень важно обеспечить высокоэффективную обратную связь для студентов, чтобы они могли быть уверены в правильности своего продвижения по пути от незнания к знанию.

Сейчас инновации могут быть внедрены в учебный процесс с помощью инновационных методов и новых решений, которые помогут людям со слабыми физическими возможностями учиться наиболее комфортно. В данном случае, метод заключается в использовании искусственных нейронных систем. Этот метод дает возможность прогнозировать результаты обучения и оперативно управлять процессом получения знаний в реальном времени.

Третий вариант – это использование нейроинтеллектуальных систем. Нейронная сеть является компьютерной интерпретацией мозга человека, в котором находятся миллионы нейронов для передачи информации посредством электрических импульсов; это последовательность из нескольких тысяч нервных клеток.

Благодаря этой структуре, машина может анализировать и запоминать различные данные. На нейронных сетях можно анализировать входящую информацию, а также воспроизводить ее из своей памяти. Нейросети используются для решения сложных задач, требующих аналитических вычислений аналогичных тем вычислениям, которые производит человеческий мозг.

Самое большое применение нейронных сетей – это их использование в качестве основы для построения различных моделей.

По этим параметрам и классифицируются данные. На вход идет набор людей и нужно решить, кому дать кредит, а кому нет. Это может сделать нейронная сеть, анализируя такие данные как: возраст, платежеспособность, кредитная история и т. Д.
В этом случае можно сделать прогноз на следующий шаг. Примером может послужить рост или падение акций, основываясь в первую очередь на ситуации на фондовом рынке.
Нынешнее развитие нейронных сетей позволяет решать многие задачи с их помощью. Этот инструмент применяется в Google, когда вы ищете фотографию или камеру телефона. Он определяет положение вашего лица и выделяет его; а также многое другое.

Применение таких коммуникационных технологий в специальном образовании открывает новые возможности для обучения, позволяет оптимизировать процесс получения знаний; стимулирует появление новых технологий обучения и помогает реализовать свои способности. В частности, это позволит определить сильные и слабые стороны студентов и организовать обучение на основании к предрасположенности. Чтобы сравнить нейронную сеть и человеческий мозг, нужно рассмотреть понятие «нейродарвинизм». Этот механизм самозагрузки работает на обратной связи между окружающей средой и мозгом. Простые компьютерные модели нейронных сетей.

Удивительные уровни сложности достигаются, если такие модели запрограммировать на удаление нежелательных для существования конфигураций и воспроизведение выгодных. Впервые в мире разработчики нейронных сетей пытались воспроизвести структуру человеческого мозга. Это предопределило терминологию.

Основой для нее служит нейрон. Первый уровень – входной, второй – выходной, третий – скрытый. У каждой нейронной сети должен быть один вход и выход, а также не менее одного скрытого уровня (количество скрытых уровней ограничено). Уровень может содержать неограниченное количество нейронов. Каждый из них связан со всеми нейронами предыдущего уровня. Именно поэтому структуры нейронных сетей представляются как ориентированные графы, в которых нейроны являются вершинами графа и связь – ребрами. Нейроны содержат функцию активации. Есть еще одна важная функция – это линейная, сигмоид, гиперболический тангенс. Синопсы имеют вес. Распространение информации в нейронной сети происходит следующим образом: на вход нейронов во входном слое подаются нормализованные данные, каждый нейрон вычисляет функцию активации от поступивших к нему данных.

Установленное значение функции будет передано каждому нейрону следующего слоя по схеме: результат действия умножить на вес синопса. Затем на каждый нейрон следующего слоя приходит множество входных данных, которые затем объединяются в функции активации уже следующего нейрона. Затем, в процессе, все слои повторяются. В выходной слой помещаются обработанные данные. Следует заметить, что вес синоптических данных и входные данные должны лежать на интервале 0;1 или 1;1. На этом этапе происходит обучение нейронной чети.

Изучение нейронной сети – это процесс подбора весов синопсов для того, чтобы после обработки выходных данных, выходные данные соответствовали ожидаемым значениям.

У нас есть зависимость, что чем больше нейронов и выше точность вычислений, но тем больше требуется вычислительной мощности. При таком распространении структуры (нейроны одного слоя не связаны между собой), есть возможность выполнять обработку нейронов параллельно, что значительно ускоряет процесс.

Крупнейшие компании, такие как Microsoft и Google для параллельной обработки данных. Они предоставляют вычислительные мощности студентам и учебным заведениям для совместной обработки данных. С помощью этой возможности вы можете арендовать высокопроизводительные серверы, экономя средства на закупку и обслуживание необходимого оборудования для учебного заведения.

Благодаря особенностям обучающихся и персонализированному процессу обучения можно повысить уровень квалификации выпускаемых специалистов. Технология искусственных нейронных сетей позволяет добиться этого с помощью технологии искусственных нейронных сетей.

Эта технология позволяет: более эффективно использовать учебные материалы для мониторинга знаний у обучающихся; визуализировать прогресс в знаниях по текущему предмету, определить направление деятельности, наиболее актуальное для данного человека и повысить контроль усвоения материала.

Эффективное использование современных технологий в области интеллектуальных компьютерных систем, вместе с индивидуализацией обучения позволяет качественно подготовить высококвалифицированных специалистов. Полный набор знаний о работе позволит вам быть конкурентоспособными как работнику предприятия, так и предприятию.

На основании того, что в образовании используются технологии, связанные с нейронными сетями, улучшаются обучение и упрощается взаимодействие людей без ограничений. Это означает отсутствие границы между преподавателем, учебным материалом или студентом.

Заключение

В статье приведен анализ применение нейронных сетей для обучения в учебных заведениях, который требует тщательного рассмотрения в рамках проводимых работ.

Список литературы

Бакунов А. М., Бакунова О. М., Калитеня И. Л., Образцова О. Н. Профориентация как предпосылка выбора профиля обучения // Непрерывная система образования "школа университет". Инновации и перспективы: сборник статей Международной научно-практической конференции (23-24 февраля 2017 г.) - Минск: БНТУ, 2017. - С. 35-37.
Новрузова Н. А. Использование компьютерных технологий для дистанционного обучения детей с ограниченными возможностями [Электронный ресурс], 2014.: https://festival.1september.ru/articles/621984/
Самигулина Г. А. Разработка дистанционной образовательной технологии на основе искусственных иммунных систем //Открытое образование. - М., 2008, - №6. – C. 52-58.

Интересная статья? Поделись ей с другими: