НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ОБРАЗОВАНИЕ

№ 3

март, 2024 г.

нейронные сети и образование

Умуров Отабек Файзуллоевич

преподаватель кафедры прикладная математика и технологии программирования, Бухарский государственный университет, Республика Узбекистан, г. Бухара. E-mail: o.f.umurov@buxdu.uz

neural networks and education

Otabek Umurov

Lecturer of the department of applied mathematics and programming technology,

Bukhara State University, Uzbekistan, Bukhara

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматривается понятие - нейронная сеть. История возникновения нейронных сетей, их использование в различных областях, преимущества и недостатки. Рассматриваются их использование в образовании. Нейронные сети уже сейчас меняют образование, делая его более персонализированным, эффективным и увлекательным.

ABSTRACT

This article discusses the concept of a neural network. The history of neural networks, their use in various fields, advantages and disadvantages. Their use in education is considered. Neural networks are already changing education, making it more personalized, effective and exciting.

Ключевые слова: нейронная сеть, образование, распознавание, машинный перевод, прогнозирование, робототехника, медицина, эффективность, универсальность.

Keywords: neural network, education, recognition, machine translation, forecasting, robotics, medicine, efficiency, versatility.

Нейронные сети - это системы искусственного интеллекта, которые вдохновлены строением человеческого мозга.

Они способны обучаться на данных и решать задачи, которые раньше были доступны только людям.

Нейронные сети уже сейчас меняют наше общество, делая его более интеллектуальным, эффективным и персонализированным.

Нейронные сети: история создания

Идея нейронных сетей была впервые предложена в 1943 году Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом. Они предложили математическую модель нейрона, которая могла бы обучаться и выполнять вычисления.

Первая нейронная сеть была создана в 1958 году Фрэнком Розенблаттом. Он назвал ее "персептроном". Персептрон мог обучаться на простых задачах, таких как распознавание образов.

В 1960-х годах исследования нейронных сетей были приостановлены из-за ограничений вычислительных мощностей.

В 1980-х годах интерес к нейронным сетям возрос благодаря развитию алгоритмов обучения и вычислительных мощностей.

В 1990-х годах нейронные сети были успешно применены для решения задач распознавания образов, обработки естественного языка и прогнозирования.

В 2000-х годах нейронные сети стали еще более мощными благодаря развитию глубокого обучения.

В 2010-х годах нейронные сети стали использоваться для решения самых разных задач, таких как управление роботами, разработка лекарств и создание произведений искусства.

Нейронные сети - это результат работы многих ученых и инженеров. Невозможно выделить одного человека, который бы создал их.

Вот некоторые из людей, которые внесли значительный вклад в развитие нейронных сетей:

• Уоррен Мак-Каллок

• Уолтер Питтс

• Фрэнк Розенблатт

• Джеффри Хинтон

• Ян Лекун

• Йошуа Бенжио

• Демис Хассабис

Нейронные сети - это будущее искусственного интеллекта. Их развитие будет иметь огромное влияние на нашу жизнь.

Библиографическое описание: Умуров О.Ф. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ОБРАЗОВАНИЕ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2024. 3(120). URL: https://7universum. com/ru/tech/archive/item/17046

№ 3

март, 2024 г.

Нейронные сети сегодня применяются в самых разных областях, но наиболее активно они используются в следующих:

1. Распознавание образов: Распознавание лиц Распознавание объектов Распознавание текста Распознавание речи Обработка естественного языка: Машинный перевод Автоматическое генерирование текста Ответы на вопросы Анализ текста . Прогнозирование: Прогнозирование цен на акции Прогнозирование погоды Прогнозирование спроса Прогнозирование отказов оборудования . Медицина: Диагностика заболеваний Разработка лекарств Анализ медицинских изображений Персонализированная медицина . Робототехника: Управление роботами Компьютерное зрение Навигация роботов Взаимодействие роботов с человеком , Финансы: Обнаружение мошенничества Автоматизированная торговля Управление рисками Кредитный скоринг Игры:

Разработка игр Создание персонажей Анимация

Искусственный интеллект в играх . Искусство: Создание музыки Создание изображений Создание видео Создание текстов Наука:

Анализ данных Моделирование

Открытие новых законов природы Решение сложных задач 10. Образование:

Персонализированное обучение Автоматическая проверка Интерактивные учебные материалы Обнаружение проблем с обучением Это лишь некоторые из областей, где нейронные сети уже сегодня приносят пользу.

По мере развития технологий нейронные сети будут играть все более важную роль в нашей жизни, а особенно в образовании. Разберем, как можно применить нейронную сеть в образовании.

Нейронные сети в образовании - это революция в обучении.

Нейронные сети уже сейчас меняют образование, делая его более персонализированным, эффективным и увлекательным.

Приведем несколько примеров использования нейронных сетей в образовании:

• Персонализированное обучение: Нейронные сети могут создавать индивидуальные учебные планы для каждого ученика, основанные на его знаниях, навыках и интересах.

• Автоматическая проверка: Нейронные сети могут автоматически проверять задания и тесты, давая ученикам мгновенную обратную связь.

• Интерактивные учебные материалы: Нейронные сети могут использоваться для создания интерактивных учебных материалов, которые адаптируются к ответам учеников.

• Обнаружение проблем с обучением: Нейронные сети могут помочь учителям выявить проблемы с обучением у учеников на ранней стадии.

• Оценка прогресса: Нейронные сети могут отслеживать прогресс учеников и предоставлять учителям подробные отчеты.

Преимущества использования нейронных сетей в образовании:

• Повышение успеваемости: Нейронные сети могут помочь ученикам учиться быстрее и эффективнее.

• Повышение мотивации: Нейронные сети могут сделать обучение более интересным и увлекательным.

• Экономия времени: Нейронные сети могут автоматизировать задачи, которые раньше выполнялись вручную, освобождая время учителей для более важных задач.

• Равная доступность: Нейронные сети могут сделать образование более доступным для учеников с разными способностями.

Однако использование нейронныгх сетей в образовании также имеет некоторые проблемы:

• Стоимость: Разработка и внедрение систем на основе нейронных сетей может быть дорогостоящим.

• Этические вопросы: Нейронные сети могут быть подвержены предвзятости, что может привести к дискриминации учеников.

• Необходимость обучения: Учителям необходимо пройти обучение, чтобы использовать системы на основе нейронных сетей.

Вот несколько примеров платформ, которые используют нейронную сеть для образования:

Khan Academy: использует нейронные сети для создания индивидуальных учебных планов для каждого ученика.

Dreambox Learning: использует нейронные сети для адаптации задач к уровню каждого ученика.

Carnegie Learning: использует нейронные сети для определения пробелов в знаниях учеников и предоставления им необходимой поддержки.

GradeScope: использует нейронные сети для автоматической проверки эссе и тестов.

№ 3

Socrative: использует нейронные сети для проверки ответов учеников на вопросы викторины.

BrainPOP: использует нейронные сети для создания интерактивных обучающих видеороликов.

Kahoot!: использует нейронные сети для создания интерактивных викторин.

PowerSchool: использует нейронные сети для прогнозирования успеваемости учеников.

март, 2024 г.

В целом, нейронные сети имеют большой потенциал для преобразования образования.

В заключении, нейронные сети продолжают развиваться, преодолевая ограничения и улучшая свои возможности. В будущем они обещают новые уровни инноваций, улучшая нашу повседневную жизнь и расширяя границы технологического прогресса.

Список литературы:

1. Лекун Я. Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения // Альпина PRO. 2021. - с. 77-79.

2. Львов Федор Алексеевич ТИПЫ И ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // Кронос: естественные и технические науки. 2019. №2 (24). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tipy-i-primenenie-neyronnyh-setey.

3. Сущеня Р.В., Кокаев А.Э. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ. ОСНОВНЫЕ ВИДЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // Вестник науки. 2023. №8 (65). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neyronnye-seti-i-ih-klassifikatsiya-osnovnye-vidy-neyronnyh-setey.

4. Чару А. Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс. 2020. - с. 612613.

5. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс // Вильямс. 2019. - с. 49-50.