Методика организации практической работы "Создание и реализация компьютерной модели персептрона" в школьном курсе информатики
Методические рекомендации по организации практической работы по реализации компьютерной модели персептрона на языке программирования Python, направленной на закрепление учебного материала по применению однослойных нейронных сетей в распознавании образов.
Подобные документы
Оценка прогностической значимости распространенных нейросетевых моделей для анализа ценностных составляющих приема участкового врача-терапевта. Модели на базе многослойного персептрона, радиально-базисной функции и обобщенно-регрессионной нейронной сети.
статья, добавлен 08.04.2022Создание компьютерной сети организации с учетом ее специфики. Особенность настройки промышленной сети с помощью симулятора сетей передачи данных. Использование физических сред передачи на отдельных участках сети. Расчет длины кабеля известными методами.
контрольная работа, добавлен 16.04.2023Характеристика основных этапов работы над презентацией. Элементы, дополняющие содержание визуального материала: Иллюстративный и звуковой ряд. Правила организации материала в презентации. Главные требования к использованию мультимедиа на уроках.
доклад, добавлен 25.10.2012История создания 3D-моделирования и его актуальность. Используемое в данном процессе программное обеспечение. Основные этапы и принципы построения трехмерной модели с помощью компьютерной техники. Особенности и условия работы программы Компас-3D.
контрольная работа, добавлен 21.11.2015Этапы становления и развития нейронных сетей. Головной мозг, нейронные сети и компьютеры. Программные и аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Способы распознавания образов предметов.
реферат, добавлен 17.05.2013Применение нейронных сетей в банковской сфере с использованием Keras и Python. Улучшение процессов принятия решений в классификации и прогнозировании рисков. Методы, используемые для обучения и тестирования моделей, результатов их анализа и интерпретации.
статья, добавлен 15.10.2024Особенности применения задач компьютерного моделирования в школьном курсе информатики. Создание информационных моделей решения учебных задач на основе Microsoft Excel. Проведение вычислительных экспериментов; получение объемного представления об объекте.
реферат, добавлен 07.11.2018Создание баз с неопределенными твитами и твитами с рекламой. Реализация и обучение свёрточной нейронной сети, методы классификации текстов по их тональности. Используемый функционал на языке программирования Python, реализация и обучение Word2Vec.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019- 34. Нейрокомпьютеры
Понятие и принцип работы нейронных сетей. Типы нейронов и их функциональные особенности: биологические и искусственные. Базовые архитектуры нейронных сетей, их структура и элементы. Этапы программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.
контрольная работа, добавлен 14.10.2013 Характеристика феномена экспертных систем. Изучение нейронных сетей. Сущность эвристического поиска. Проведение исследования компьютерной системы MYCIN. Анализ машины вывода и базы знаний. Особенность появления средств работы с неопределенностью.
презентация, добавлен 30.05.2020Особенности фондовой биржи, методы прогнозирования цен. Определение термина "торговая система". Сентиментный анализ сообщений Twitter. Создание словаря классификаций эмоций. Обучение искусственных нейронных сетей, алгоритм однослойного персептрона.
курсовая работа, добавлен 28.12.2015Понятие и классификация нейронных сетей; их структура и принцип работы. Особенности применения нейронных сетей в телекоммуникационных системах. Методы решения задач маршрутизации. Принципы прогнозирования потоков данных на основе нечетно-нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Анализ требований к информационной системе учёта компьютерной техники. Разработка логической модели данных и обоснование выбора инструментальных средств. Разработка физической модели данных и проектирование интерфейса. Реализация программного средства.
курсовая работа, добавлен 28.03.2017- 39. Нейронные сети
Особенности программирования модели формального нейрона и персептрона Розенблатта, алгоритм и правило Хебба. Искусственный нейрон с активационной сигмоидальной логистической функцией. Персептронная система распознания изображений и сетевой поверхности.
лабораторная работа, добавлен 08.10.2014 Рассмотрение компьютерной графики как раздела информатики, который изучает средства и способы создания и обработки графических изображений при помощи компьютерной техники. Обзор и различия графических форматов. Характеристика цветовой модели RGB.
реферат, добавлен 17.11.2013Изучение организации вычислительной техники на предприятии и понятие программного языка Си; среда и основы его программирования.Разработка, код, структура, результаты работы, функции и описание программного обеспечения, созданного на языке Си.
курсовая работа, добавлен 06.02.2014Анализ модели нейрона, обладающей возможностью запоминания значения специально вводимого параметра состояния нейрона. Механизм реализации двухуровневой схемы эволюционирования нейронных сетей. Описание предлагаемых алгоритмов их функционирования.
статья, добавлен 19.12.2017Теоретическое обоснование использования нейронных сетей при распознавании образов. Обоснование необходимости и основные этапы, перспективы разработки устойчивых алгоритмов, которые распознавали бы образы с различным уровнем зашумленных входных образов.
статья, добавлен 26.11.2017Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.
курсовая работа, добавлен 30.11.2009Виды компьютерной графики: растровая, векторная и фрактальная графика. Основные понятия компьютерной графики: цветовое разрешение и цветовые модели. Графические программы и форматы файлов в Adobe Photoshop. Реализация трехмерной компьютерной графики.
реферат, добавлен 23.09.2012- 46. Модуль "Распознавание образов интеллектуальными системами" в общеобразовательном курсе информатики
Описание методики преподавания модуля "Распознавание образов интеллектуальными системами", который необходимо рассматривать в ходе освоения курса информатики. Опыт работы с базовыми информационными технологиями, техника поиска информации в сети Интернет.
статья, добавлен 12.06.2021 Анализ структурно-функционального метода диагностирования сегментов компьютерной сети. Построение структурно-функциональной модели фрагмента компьютерной сети и составление таблицы неисправностей. Описание способа нахождения подозреваемых неисправностей.
статья, добавлен 29.04.2017Создание набора правил продукции и построение дерева, определяющего правила. Реализация работы экспертной системы с базой знаний. Ввод символьных атрибутов и прописание сценария обработки правил. Создание экспертной системы на основе нейронных сетей.
контрольная работа, добавлен 28.11.2012Изучение и закрепление полученных знаний по языку программирования "python 3". Написание псевдокода основной программы. Перевод из псевдокода в язык программирования "python 3". Отладка основной программы, проверка её на всевозможные варианты и ошибки.
курсовая работа, добавлен 14.01.2020Создание электронных изданий и ресурсов поддержки учебного процесса в общеобразовательных школах. Разработка концепции специализированного электронного курса, ориентированного на конкретную предметную область с учетом классно-урочной школьной системы.
дипломная работа, добавлен 15.04.2013