Вестник казнпу им. Абая, серия «Физико-математические науки», №4(72), 2020 г. 180 Мрнти
жүктеу/скачать 1,2 Mb. Pdf көрінісі
|
136-Текст статьи-588-1-10-20210610
|
Тұжырымдар Бұл тақырып бойынша материал екі сабақ алатынына және оны қабылдауға өте аз сағат бөлінгеніне қарамастан, бұл тақырыпты зерттеудің мақсаты көп қырлы. Біріншіден, оқушыларға нейрондық желіні компьютерлік модельдеудің қолданылуы көрсетіледі, екіншіден, олар нейрондық желіні құрудың алгоритмін жүзеге асыратын қолданбалы бағдарламамен танысады. Оқушылар бұл бағдарлама адамзат тәжірибесінде туындайтын әртүрлі мәселелерді шешу үшін құрылған нейрондық желіні модельдеу пакеттерінің үлкен отбасының бір ғана өкілі екенін түсінуі керек. Үшіншіден, оқушылар бір немесе басқа мағынада оңтайлы шешім табуға арналған есептердің тұжырымымен танысады. Қорытындылай келе, біз жасанды нейрондық желілер біздің өмірімізге нық енгенін атап өтеміз. Бірқатар компаниялар жасаған нейрондық желілік қосымшалар пакеттері пайдаланушыларға әртүрлі типтегі нейрондық желілермен және оларды оқытудың әртүрлі тәсілдерімен жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Нейрондық желілерді қолдану салалары өте алуан түрлі – бұл мәтінді және сөйлеуді тану, семантикалық іздеу, сараптамалық жүйелер және шешімдерді қолдау жүйелері, акциялар бағасын болжау, қауіпсіздік жүйелері, мәтіндік талдау. Сондықтан мұғалім үшін нейрондық желілерінің күнделікті өмірге қалай әсер ететіндігін көрсету, сонымен қатар кәсіптік бағдар беру және оқушыларды ақпараттық технологияларды оқуға ынталандыру өте маңызды. Пайдаланылған әдебиеттер тізімі: 1 Введение в нейросетевое моделирование: учеб. пособие / А.П. Сергеев, Д.А. Тарасов ; под общ. ред. А.П. Сергеева.– Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2017.– 128 с. 2 Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики / В.Г. Редько. - М.: Ленанд, 2015. - 224 c. 3 Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики / В.Г. Редько. - М.: Ленанд, 2017. - 224 c. 4 Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики / В.Г. Редько. - М.: Ленанд, 2019. - 224 c. 5 Ширяев В.И. Финансовые рынки: Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика / В.И. Ширяев. – М.: Ленанд, 2019. - 232 c. 6 Жалпы орта білім беру деңгейінің 10-11-сыныптарына арналған жаратылыстану-математика бағытындағы «Информатика» пәнінен жаңартылған мазмұн бойынша үлгілік оқу бағдарламасы. Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрінің 2018 жылғы «17» қазандағы № 576 бұйрығына 1-қосымша Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрінің 2013 жылғы 3 сәуірдегі № 115 бұйрығына 34- қосымша. 7 Исабаева Д.Н., Абдулкаримова Г.А., Рахимжанова Л.Б, Аубекова М.А. Информатика. Жалпы білім беретін мектептің жаратылыстану-математикалық бағытының 11-сыныбына арналған оқулық. А.: Атамұра баспасы, 2020. – 221 б. 8 Watrous R.L. Learning algorithms for connectionist networks: Applied gradient methods of nonlinear optimization // First IEЕЕ Informational Conference on Neural Networks. San Diego, СА. 1987. vоl. 2. р. 619–627. 9 Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: РиС, 2013. - 384 c. 10 Усков А.А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. / А.А. Усков, А.В. Кузьмин. - М.: Горячая линия -Телеком, 2004. - 143 c. 11 Ежова Н.А. Нейрокомпьютерные сети и проблемы нейросетевого моделирования // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. 2016. Т. 1. С. 524-527. 12 Создаем нейронную сеть. Пер. с англ. – СПб. : ООО “Альфа-книга”, 2017. – 272 с. : ил. – Парал. тит. англ. 13 Виды и сорта ирисов. URL:https://stroy-podskazka.ru/irisy/sorta/vidy/ 14 Neural Excel - нейронные сети в Microsoft Excel // URL: https://www.neurotechlab.ru/ жүктеу/скачать 1,2 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|