ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ В ОБУЧЕНИИ СТУДЕНТОВ ПО СПЕЦИАЛЬНОСТИ ПРОГРАММИСТ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ В ОБУЧЕНИИ СТУДЕНТОВ ПО СПЕЦИАЛЬНОСТИ ПРОГРАММИСТ

Нейросети - это компьютерные системы, которые состоят из нейронов, которые работают вместе, чтобы обрабатывать информацию и принимать решения на основе обучения на больших объемах данных. Он моделирует функции человеческого мозга, использующего параллельные вычисления для решения сложных задач.

Применение нейронных сетей включает в себя решение ряда задач из различных областей.

1.        Они успешно применяются в компьютерном зрении для распознавания и классификации изображений, определения объектов на видео, анализа лиц и создания автоматических систем контроля доступа.

Так в моей работе НС использованы для автоматической оценки работы студентов и предоставление обратной связи. В целях оптимизации процесса на занятиях компьютерной графики применяется Logo Rank.

Logo Rank — это инструмент на основе технологий искусственного интеллекта, который помогает оценить логотип проекта.

Сервис принимает во внимание несколько основных параметров. Он оценивает уникальность логотипа, сравнивая иконку со всеми логотипами, размещенными на сайте The Noun Project. Другие параметры, которые учитывает инструмент, — читаемость логотипа и выбранная цветовая палитра.

Помимо непредвзятой оценки сам процесс демонстрируется на экран, и после результата проводится анализ, дискуссия о технологиях и внесении предложений. НС не всегда может распознать смыслы, вложенные студентом, поэтому иногда дискуссии необходимы.

Так же стоит отметить компьютерное зрение на основе ИИ, так на примере видеонаблюдения ИИ может увидеть даже незначительные дефекты объектов и производства. Такую технологию легко внедрить в дисциплину ИБ. Пока в активную практику своей работы не введено, но в планах разработка и анализ ML-систем по видеонаблюдению и определению конкретного пользователя.

2. В области естественного языка нейросети применяются для обработки и генерации текстов, машинного перевода, автоматического ответа на вопросы и анализа тональности текстов.

Так на занятиях по информационной безопасности применение chat gpt помогает студентам работать с большим количеством юридических и регулирующих документов. На практических работах пропала сложность выбора организаций для анализа и составления отчетных документов.

3.  Студентам трудно показать важность изучение математического цикла дисциплин для специальности программирование, так при изучении дискретной и высшей математики разбор технологий создания нейросетей помог объяснить применение на практике математических навыков.

Теория графов: Нейронные сети часто представляются в виде ориентированных графов, где узлы представляют нейроны, а ребра - связи между ними. Теория графов используется для анализа структуры сетей, определения путей распространения сигналов и вычисления эффективности обработки информации.

Теория вероятности и статистика: Нейронные сети обучаются на основе статистических данных, и поэтому вероятность и статистика играют важную роль в их обучении. Математические методы, такие как метод максимального правдоподобия и байесовский вывод, используются для определения оптимальных параметров сетей и принятия решений на основе полученной информации.

Оптимизация: В процессе обучения нейронной сети требуется оптимизировать функцию потерь, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Для этого применяются математические алгоритмы оптимизации, такие как градиентный спуск, которые находят оптимальные значения для параметров сети, основываясь на градиенте функции потерь.

В целом, использование НС в обучении студентов может помочь оптимизировать и усовершенствовать учебный проект, предоставляя персонализированные подходы к студентам и обеспечить более эффективную оценку и обратную связь.

Список использованных источников:

1.                  Logo Rank инструмент на основе технологий искусственного интеллекта URL: https://brandmark.io/logo-rank/ (дата обращения 01.11.2023).

2.                  Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. - М.: Диалектика, 2019.

3.                  Шамсутдинова Т.М. Проблемы и перспективы применения нейронных сетей в сфере образования. Открытое образование. 2022 URL:https://doi.org/10.21686/1818-4243-2022-6-4-10 (дата обращения 01.11.2023).

4.                  Скачано с www.znanio.ru