СOCALC ЯК ІНСТРУМЕНТ ПІДГОТОВКИ ДЛЯ МОДЕЛЮВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ У СПЕЦІАЛЬНОМУ КУРСІ "ОСНОВИ МАТЕМАТИЧНОЇ ІНФОРМАТИКИ"

Анотація

У статті розглянута роль моделювання нейронної мережі в навчальному процесі спеціального курсу "Основи математичної інформатики". Курс був розроблений для студентів технічних університетів - майбутніх спеціалістів з інформаційних технологій та спрямований на подолання розриву між теоретичною інформатикою та її прикладними програмами: програмною, системною та комп’ютерною інженерією. CoCalc розглядається як навчальний інструмент математичної інформатики в цілому та, зокрема, для моделювання нейронних мереж. Показані елементи методики використання CoCalc при вивченні теми "Нейронні мережі та розпізнавання образів" спеціального курсу "Основи математичної інформатики". Код програми був представлений на мові CofeeScript, в якій реалізуються основні компоненти штучної нейронної мережі: нейрони, синаптичні з'єднання, функції активації (тангенціальні, сигмоїдні, ступінчасті) та їх похідні, методи розрахунку ваги мережі та ін. Обговорювалися особливості застосування теореми Колмогорова для визначення архітектури багатошарових нейронних мереж. В якості прикладів було наведено реалізацію диз'юнктивного логічного елемента та наближення довільної функції за допомогою тришарової нейронної мережі. Згідно результатів моделювання, було зроблено висновок щодо меж використання побудованих мереж, в яких вони зберігають свою адекватність. Запропоновано основні теми окремих досліджень штучних нейронних мереж.