Методическая разработка урока на тему «Применение нейросетей на уроках информатики»

Автор: Пестрякова Татьяна Александровна

Организация: ОГБПОУ «Шарьинский педагогический колледж Костромской обл.»

Населенный пункт: Костромская область, г.Шарья

Аннотация

Методическая разработка представляет собой детальное описание структуры и содержания урока, направленного на изучение применения нейросетей в курсе информатики. В документе рассматриваются теоретические аспекты нейросетей, а также предложены практические задания для закрепления изученного материала. Разработка предназначена для преподавателей, работающих в средних специальных учебных заведениях, и ориентирована на студентов, обучающихся по специальности, связанной с информационными технологиями.

Содержание

1. Введение
   • Актуальность темы
   • Цели и задачи урока

1. Основная часть

1. • Теоретический блок: основы нейросетей
     • Определение и история нейросетей
     • Типы нейросетей и их применение
     • Этапы построения и обучения нейросети
   • Практический блок: применение нейросетей на уроках информатики
     • Примеры учебных заданий с использованием нейросетей
     • Лабораторные работы с использованием нейросетей

1. Практическая часть

1. • Описание и выполнение практических заданий
   • Анализ результатов выполненных заданий

1. Заключение

1. • Подведение итогов урока
   • Перспективы использования нейросетей в образовательном процессе

1. Список литературы

 

Введение

Мир вокруг нас быстро меняется, и всё большее значение приобретают цифровые технологии и автоматизация. Одной из важнейших составляющих этой эволюции стали нейросети, которые находят применение практически везде — от медицины до финансов. Сегодня уже невозможно представить себе современный мир без нейросетей, ведь они влияют на самые разные аспекты нашей жизни. Поэтому крайне важно, чтобы студенты колледжей знали, как работают нейросети и как их можно использовать в обучении информатике.

Цель нашего урока — познакомить студентов с основами нейросетей и показать, как они могут применяться на практике. Мы рассмотрим, как эти технологии могут быть полезны в образовательном процессе, а также поможем развить у студентов навыки самостоятельной работы с ними.

Цели урока:

Познакомить студентов с базовыми концепциями нейросетей. Мы расскажем, что такое нейросеть, как она устроена и почему она так важна сегодня.

Показать реальные примеры использования нейросетей. Будем говорить о том, где и как применяются нейросети в повседневной жизни — от распознавания лиц до автопилотов в автомобилях.

Развить практические навыки работы с нейросетями. Студенты смогут попробовать себя в создании собственных нейросетей и научатся анализировать их работу, выполняя практические задания.

Основная часть

Теоретический блок: Основы нейросетей

1. Определение и история нейросетей

Что такое нейросеть? Нейросеть — это своего рода виртуальная копия человеческого мозга. Представьте себе сеть из маленьких клеток, которые соединены между собой и обмениваются информацией. Так вот, нейросеть действует похожим образом: она состоит из множества узлов (называемых нейронами), которые принимают сигналы, обрабатывают их и передают дальше. Благодаря этому нейросеть способна обучаться на данных и находить скрытые закономерности.

Откуда взялись нейросети?Идея нейросетей возникла ещё в середине прошлого века, когда учёные задумались над созданием искусственного интеллекта. Первые попытки были довольно простыми, но со временем нейросети становились всё сложнее и эффективнее. Теперь они применяются буквально повсюду!

Как развивались нейросети? Развитие нейросетей прошло несколько этапов: от простейших моделей вроде персептрона в 50-х годах до современных глубоких нейронных сетей, используемых в 21 веке. Сейчас они решают невероятно сложные задачи — от автоматического перевода текстов до управления беспилотниками.

2. Типы нейросетей и их применение

Основные типы нейросетей Есть несколько видов нейросетей, каждый из которых подходит для определённых задач:

Однослойные нейросети — простые сети, подходящие для несложных задач.

Многослойные нейросети — более сложные сети, которые справляются с решением трудных вопросов.

Рекуррентные нейросети — хороши для работы с временными рядами, такими как тексты или музыка.

Сверточные нейросети — отлично подходят для анализа изображений и видео.

Где применяются нейросети? Примеры из реальной жизни:

В медицине: диагностика заболеваний по снимкам МРТ.

В бизнесе: прогнозирование спроса на товары.

В автомобилестроении: самоуправляемые машины.

В интернете: распознавание речи и текста.

3. Этапы построения и обучения нейросети

Как выбрать правильную структуру нейросети? Это важный шаг! От выбора правильной архитектуры зависят результаты работы нейросети. Нужно учесть, какая именно задача решается: классификация изображений, обработка текста или прогнозирование событий.

Как подготовить данные для обучения? Данные — это основа любой нейросети. Сначала нужно собрать достаточное количество данных, потом очистить их от лишнего шума и разделить на три группы: для обучения, проверки и тестирования.

Как обучить нейросеть? Процесс обучения проходит пошагово: нейросеть получает данные, вычисляет ошибку, а затем корректирует свои внутренние параметры, чтобы стать точнее. Повторяется этот цикл много раз, пока ошибка не снизится до нужного уровня.

Как проверить, что нейросеть работает правильно? Используют специальные показатели, такие как точность и полнота. Также применяют кросс-валидацию, чтобы избежать ситуации, когда нейросеть слишком сильно "подстраивается" под конкретные данные.

Практическая часть

Примеры учебных заданий с использованием нейросетей

Распознавание текста с помощью нейросети. Студенты получат изображение с текстом и попробуют научить нейросеть "читать" его.

Классификация изображений. Сверточная нейросеть будет использоваться для определения, что изображено на картинке: кошка, собака или автомобиль.

Лабораторные работы с использованием нейросетей

Создание простой нейросети для бинарной классификации. Студенты научатся строить собственную нейросеть, способную различать два класса объектов.

Обучение нейросети на наборе данных MNIST. Здесь студенты будут тренировать нейросеть для распознавания рукописных цифр.

Заключение

Мы убедились, что нейросети — это мощный инструмент, который находит применение почти повсеместно. Студенты узнали, как работают нейросети, и даже смогли попробовать свои силы в их создании. Эти знания помогут им лучше ориентироваться в современном мире технологий и дадут преимущество в будущей карьере.

Список литературы

1. Гудков П.Б., Кузнецов А.А. Нейронные сети: теория и практика. М.: Бином, 2019.
2. Лебедев И.В. Искусственный интеллект в образовании: возможности и перспективы. СПб.: Питер, 2020.
3. Латышев О.Ю. Применение нейросетей в учебном процессе. М.: Академия, 2018.
4. Михайлов Ю.Н. Нейросети и машинное обучение: учебник для вузов. М.: Издательство МГУ, 2017.
5. Петров Н.И. Информатика: учебно-методическое пособие для колледжей. М.: Просвещение, 2019.
6. Начало формы

 

Опубликовано: 12.04.2025