АБСТРАГИРОВАНИЕ СОЗДАНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С ПОМОЩЬЮ ЛИНЕЙНОЙ АЛГЕБРЫ
Authors: Керімбердина А.Б. 
Published: October 2023

Білім мазмұнының жаңаруына байланысты жалпы білім беретін мектептерге арналған информатика пәні де жаңа тақырыптармен толықтырылып, жасанды нейрондық желілермен жұмыс жасау бағыты оқу бағдарламасына енгізілген болатын. Соған байланысты, зерттеу жұмысымыздың мақсаты бойынша бірқатар жоғарғы оқу орындарында жасанды нейрондық желілерді болашақ информатика педагогтарына игерту бағытында эксперимент жүргізілуде. Жасанды нейрондық желілер адамның жүйке жүйесінің құрылымына негізделген математикалық модельдер және олардың бағдарламалық жасақтамасы болып табылады. Биологиялық нейронның жұмысын салыстырмалы түрде қарапайым математикалық тәсілдермен модельдеуге болады, сонымен қатар адамның ойлауының барлық тереңдігі мен икемділігі және жүйке жүйесінің басқа да маңызды қасиеттері нейрондардың күрделілігімен емес, олардың көптігімен және нейрондардың арасындағы күрделі байланыс жүйесінің болуымен анықталады. Болашақ информатика педагогтарын оқыту барысында жасанды нейрондық желілердің қалай құрылатынын, оның математикамен байланысын түсіндіру арқылы күрделі есептерді шығартуды үйретуде тиімді болатынына көз жеткіздік. Осы мақалада жасанды нейрондық желілердің жұмысын сызықтық алгебраның көмегімен түсіндіру әдісі ұсынылған. Түйін сөздер: жасанды нейрондық желілер, желілер құру, абстракциялау, болашақ информатика педагогтары, сызықтық алгебра элементтері, нейрондық қабаттар.
Предмет информатики для общеобразовательных школ дополнен новыми темами в связи с обновлением содержания образования, и в учебный план включено направление работы с искусственными нейронными сетями. В связи с этим, согласно цели нашего исследования, в ряде высших учебных заведений проводится эксперимент в направлении освоения искусственных нейронных сетей для будущих учителей информатики. Искусственные нейронные сети, это математические модели, основанные на структуре нервной системы человека и их программном обеспечении. Работу биологического нейрона можно смоделировать относительно простыми математическими методами, а вся глубина и гибкость человеческого мышления и другие важные свойства нервной системы определяются не сложностью нейронов, а их количеством и наличием связи между ними. В ходе обучения будущих учителей информатики мы убедились, что при объяснении создания искусственных нейронных сетей демонстрируя их связь с математикой, они эффективнее обучались решать сложные задачи. В этой статье представлен метод объяснения работы искусственных нейронных сетей с помощью линейной алгебры. Ключевые слова: искусственные нейронные сети, создание сетей, абстрагирование, будущие учителя информатики, элементы линейной алгебры, нейронные слои.
In connection with the updating of the content of education, the subject of computer science for secondary schools has been supplemented with new topics, and the curriculum includes the direction of work with artificial neural networks. In this regard, according to the purpose of our research, an experiment is being conducted in a number of higher educational institutions in the direction of mastering artificial neural networks for future computer science teachers. Artificial neural networks are mathematical models based on the structure of the human nervous system and their software. The work of a biological neuron can be modeled by relatively simple mathematical methods, and the whole depth and flexibility of human thinking and other important properties of the nervous system are determined not by the complexity of neurons, but by their number and the presence of a complex communication system between them. During the training of future computer science teachers, we were convinced that, when explaining the creation of artificial neural networks, demonstrating their connection with mathematics, they were more effectively trained to solve complex problems. In this article, we present a method to explain the operation of artificial neural networks using linear algebra. Keywords: artificial neural networks, network creation, abstraction, future computer science teachers, elements of linear algebra, neural layers.