Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.megu.edu.ua:8443/jspui/handle/123456789/1923
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorYanchuk P. S.-
dc.contributor.authorЯнчук П. C.-
dc.date.accessioned2024-01-16T07:24:38Z-
dc.date.available2024-01-16T07:24:38Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationЯнчук 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.uk_UA
dc.identifier.doiУДК 378.047: 517.518-
dc.identifier.urihttps://dspace.megu.edu.ua:8443/jspui/handle/123456789/1923-
dc.description.abstractУ 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.uk_UA
dc.language.isootheruk_UA
dc.publisherПВНЗ «Міжнародний економіко-гуманітарний університет імені академіка Степана Дем’янчука»uk_UA
dc.subjectмоделюванняuk_UA
dc.subjectQuasi-spectral polynomialsuk_UA
dc.subjectперетворення Фур’є-
dc.subjectглибоке машинне навчання в освіті-
dc.subjectпрограмне забезпечення в освіті-
dc.subjectFourier transform-
dc.subjectdeep machine learning in education-
dc.subjectsoftware in education-
dc.titleВПЛИВ 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 SPECIALISTSuk_UA
dc.title.alternativeЗбірник наукових працьuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Appears in Collections:Психолого-педагогічні основи гуманізації навчально-виховного процесу в школі та ВНЗ 2020 рік. Випуск 1(23)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Збірник 23 -166-175.pdfЯнчук П. С. Вплив систем глибокого машинного навчання на підготовку фахівців з інформаційних систем і техлогій525.05 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.