Реферат: Изучение технологии нейронных сетей в профильном курсе информатики

Содержание

Введение……………………………………..……………………………….…………

Глава 1. Теоретические основы для разработки содержания обучения технологии нейронных сетей……………….………………………………………………………

1.1 Содержание теории нейронных сетей в профильном курсе информатики…….

1.2 Влияние обучения технологии нейронных сетей на развитие мышления школьников……………………………………………………………………………..

1.3 Теоретические аспекты профильного обучения информатики……….…………

Глава 2. Содержание обучения технологии нейронных сетей……………………….

Заключение………………………………………………………………………………

Список литературы……………………………………………………………………..

Введение

Вычислительная нейронаука (Computational Neuroscience) в современный момент переживает период перехода от юного состояния к зрелости. Сегодняшний уровень теоретического понимания и практического использования нейронных сетей в мировой информационной индустрии все явственнее требует профессиональных знаний в этой области.

Потребность в специалистах в области нейронных сетей обусловила тот факт, что разнообразные курсы по нейронным сетям начали повсеместно входить в программы высшей школы для различных технических специальностей.

Но этого недостаточно. Необходимо организовывать изучение данной области знания еще в школе. Но в школе обучение должно носить скорее характер ознакомительный и мотивирующий на дальнейшее профессиональное обучение в данной области. Целесообразнее организовывать изучение учениками технологиям нейронным сетям в профильном курсе информатики либо в рамках факультативных занятий.

Учитывая тот факт, что в России почти нет опыта по организации и проведению подобных уроков, данное исследование, будет полезным для учителей, стремящихся овладеть методикой обучения школьников нейросетевым технологиям.

Объектом исследования является процесс изучения информатики в профильном курсе.

Предмет – изучение технологии нейронных сетей в профильном курсе информатики.

Цель: разработать содержание изучения технологии нейронных сетей в профильном курсе информатики.

Для реализации цели курсовой работы необходимо выполнить следующие задачи:

1) отобрать содержание обучения нейронных сетей применительно к профильному курсу;

2) определить влияние обучения технологии нейронных сетей на развитие мышления школьников;

3) определить вид профиля и тип учебного предмета для изучения технологии нейронных сетей в школе;

4) разработать содержание изучения темы «Нейронные сети»;

5) разработать тематическое планирование.

Гипотеза: если обучить ученика технологии нейронных сетей, то ученик осознает эффективность применения рациональной стратегии мышления и будет применять эту стратегию в дальнейшем при решении различных задач.

Глава 1 Теоретические основы для разработки содержания обучения технологии нейронных сетей

1.1 Содержание теории нейронных сетей в профильном курсе информатики

Искусственный нейрон

Искуственный нейрон имитирует в первом приближении свойства биологического нейрона. На вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигналов, каждый из которых является выходом другого нейрона. Каждый вход умножается на соответствующий вес, аналогичный синоптической силе, и все произведения суммируются, определяя уровень активации нейрона. На рис.1

рис.1.Искусственный нейрон

представлена модель, реализующая эту идею. Хотя сетевые парадигмы весьма разнообразны, в основе почти всех их лежит эта конфигурация. Здесь множество входных сигналов, обозначенных x1, x2, x3...xn, поступает на искусственный нейрон. Эти входные сигналы, в совокупности обозначаемые вектором X, соответствуют сигналам, приходящим в синапсы биологического нейрона. Каждый сигнал умножается на соответствующий вес w₁ , w₂ , w₃ ...w_n , и поступает на суммирующий блок, обозначенный СУМ. Каждый вес соответствует "силе" одной биологической синоптической связи. (Множество весов в совокупности обозначается вектором W). Суммирующий блок, соответствующий телу биологического элемента, складывает взвешенные входы алгебраически, создавая выход, который мы будем называть NET. В векторных обозначениях это может быть компактно записано следующим образом.

NET=XW

Активационные функции

Сигнал NET далее, как правило, преобразуется активационной функцией F и дает выходной нейронный сигнал OUT . Активационная функция может быть обычной линейной функцией:

OUT=K(NET)

где К –постоянная, пороговой функцией

OUT=1 ,если NET>T

OUT=0 в остальных случаях,

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--