Использование моделей нейронных сетей при компьютерной поддержке учебного процесса

Лутковский, В. М.; Лутковская, Е. В.

Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/41906

Title:	Использование моделей нейронных сетей при компьютерной поддержке учебного процесса
Other Titles:	Models of neural networks in computer aided learning
Authors:	Лутковский, В. М. Лутковская, Е. В.
Keywords:	материалы конференций;адаптивные обучающие системы;нейронные сети;обучение машины;контролируемое обучение;adaptive learning systems;neural network;machine learning;supervised learning
Issue Date:	2020
Publisher:	БГУИР
Citation:	Лутковский, В. М. Использование моделей нейронных сетей при компьютерной поддержке учебного процесса / Лутковский В. М., Лутковская Е. В. // Высшее техническое образование : проблемы и пути развития = Engineering education: challendes and developments : материалы Х Международной научно-методической конференции, Минск, 26 ноября 2020 года / Министерство образования Республики Беларусь, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск : БГУИР, 2020. – С. 132–136.
Abstract:	Дан анализ особенностей обучения человека и машины, реализующей искусственную нейронную сеть. Рассмотрена концепция процесса обучения, применимая в условиях удаленности и ограниченности информационных ресурсов. Сформулированы рекомендации по оцениванию объема множества данных для обучения.
Alternative abstract:	Main features of human learning procedures via the machine learning procedures are analyzed. The approach to the training procedure in the case of distant and limited information resources is considered. Directions for dataset volume estimation are formulated.
URI:	https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/41906
Appears in Collections:	Высшее техническое образование: проблемы и пути развития : материалы Х Международной научно-методической конференции (2020)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Lutkovskiy_Ispolzovaniye.pdf		325.07 kB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record Google Scholar