TY - JOUR AU - Керімбердина, Айнұр AU - Садвакасова, Айгуль AU - Наурызова, Нуршат PY - 2022/12/30 Y2 - 2024/03/29 TI - ЖАСАНДЫ НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕРДЕ ДЕРЕКТЕРДІ ӨҢДЕУДІҢ ТӘЖІРИБЕЛІК БАҒЫТТАРЫ JF - Научный журнал «Вестник НАН РК» JA - ВНР VL - IS - 6 SE - ПЕДАГОГИКА DO - 10.32014/2022.2518-1467.394 UR - https://journals.nauka-nanrk.kz/bulletin-science/article/view/4819 SP - 111-119 AB - <p><strong>Аннотация.</strong> Возможность функционирования искусственных нейронных сетей, созданных как аналог человеческого мозга, отличается способностью к анализу очень сложных наборов данных. Программы на персональных компьютерах, используемые ежедневно, облегчают работу человека при выполнении решении многих задач, но не имеют возможности самостоятельно решать интеллектуальные задачи, проводить анализ. Прикладные программы работают по определенному алгоритму в соответствии с инструкциями пользователя. Искусственные нейронные сети отличаются такими возможностями, как умение работать с неполными данными, прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, самостоятельно обучаться и др. Стандартное программирование не имеет таких возможностей. К освоению работы с искусственными нейронными сетями стремится сфера образования во всех странах мира. Актуальным становится и освоение искусственного интеллекта, включенного в программу общеобразовательной школы Казахстана, а также ВУЗы при подготовке будущих специалистов информатики. Современные программы, готовые приложения, различные библиотеки, используемые в программировании, имеют возможность генерализованного понимания принципов работы, создания простейших версий искусственных нейронных сетей. Однако, как специалист, важно знать архитектуру искусственных нейронных сетей, особенности работы с данными, научиться решать различные задачи. Поэтому в данном исследовании рассматриваются направления обработки данных при работе с искусственными нейронными сетями с целью их классификации и предварительного определения функций, выполняемых в отношении решаемой задачи. Формирование данного навыка будет способствовать более глубокому освоению будущими педагогами информатики направления искусственных нейронных сетей и достижению успешных результатов в решении сложных задач, рассматриваемые в школьной практике.</p> ER -