Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://dspace.megu.edu.ua:8443/jspui/handle/123456789/1923
Назва: ВПЛИВ СИСТЕМ ГЛИБОКОГО МАШИННОГО НАВЧАННЯ НА ПІДГОТОВКУ ФАХІВЦІВ З ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ І ТЕХНОЛОГІЙ=THE INFLUENCE OF DEEP MACHINE LEARNING SYSTEMS ON THE TRAINING OF INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGIES SPECIALISTS
Інші назви: Збірник наукових праць
Автори: Yanchuk P. S.
Янчук П. C.
Ключові слова: моделювання
Quasi-spectral polynomials
перетворення Фур’є
глибоке машинне навчання в освіті
програмне забезпечення в освіті
Fourier transform
deep machine learning in education
software in education
Дата публікації: 2020
Видавництво: ПВНЗ «Міжнародний економіко-гуманітарний університет імені академіка Степана Дем’янчука»
Бібліографічний опис: Янчук П. С. Вплив систем глибокого машинного навчання на підготовку фахівців з інформаційних систем і техлогій / П. С. Янчук // Психолого-педагогічні основи гуманізації навчально-виховного процесу в школі та ВНЗ : зб. наук. праць / ред. кол.: А. С. Дем`янчук, В. І. Борейко, Т. Л. Груба та ін. ; Міжнарод. економ-гуманіт. ун. ім. акад. Степана Дем`янчука. - Рівне : РВЦ МЕГУ ім. акад. С. Дем`янчука, 2020. - Вип. 1(23). - С. 166−175.
Короткий огляд (реферат): У статті розкрито потужність глибокого навчання у багатьох областях застосувань, особливо в розпізнаванні зображень та моделюванні мовлення. Показано, що як основа глибокого навчання, глибокі нейронні мережі складаються з декількох шарів різних типів із сотнями та тисячами нейронів. Подано вітчизняний та зарубіжний досвід освіти у царині інформаційних систем і технологій, який стосується глибокого навчання і можливостей його застосування у підготовці фахівців, вчителів з інформатики і взагалі студентів різних спеціальностей. Визначені фактори, які визначили зростання інтересу до глибокого навчання. Зазначено, що головна ідея освіти в галузі штучного інтелекту і, глибокого навчання, зокрема, – це глибоке володіння інженерною математикою, що багато в чому відрізняється від володіння освітньою математикою. Описано напрями розробки нових і вдосконалення існуючих моделей глибокого навчання. / The directions of development of new and improvement of existing models of deep learning, which are based on the use of spectral analysis and in particular, Fourier transform, discrete Fourier transform and discrete transformations using quasi-spectral polynomials, are described. Quasi-spectral polynomials were discovered by the author of the given work and applied to the rapid machine solution of problems reduced to the problems of mathematical physics, and in particular such important problems of hydrodynamics as the Stokes problem and others.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://dspace.megu.edu.ua:8443/jspui/handle/123456789/1923
Розташовується у зібраннях:Психолого-педагогічні основи гуманізації навчально-виховного процесу в школі та ВНЗ 2020 рік. Випуск 1(23)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Збірник 23 -166-175.pdfЯнчук П. С. Вплив систем глибокого машинного навчання на підготовку фахівців з інформаційних систем і техлогій525.05 kBAdobe PDFЕскіз
Переглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.