Застосування методів машинного навчання у навчанні моделювання майбутніх учителів хімії

Abstract

Починаючи з 2018-2019 н. р., для магістрантів з додатковою спеціальністю «Інформатика» уведено навчальну дисципліну «Чисельні методи та моделювання», спрямованої на формування у студентів системи теоретичних знань з основ апарату чисельних методів і практичних навичок їх використання для розробки та дослідження математичних моделей. Одним із провідних завдань дисципліни є надання комплексу знань, необхідних для розуміння проблем, які виникають під час побудови та при використанні сучасних інтелектуальних систем, та ознайомлення студентів з основними принципами нейромережевого моделювання: – загальними характеристиками біологічних та штучних нейронів; – штучною нейронною мережею Хебба, класичним та модифікованими перцептронами; – видами функцій активації, що набули поширення в штучних нейронних мережах; – технологією проектування одношарових та багатошарових штучних нейронних мереж; – алгоритмами навчання нейронних мереж. Вказані питання в останні десятиріччя розглядаються у межах машинного навчання (Machine Learning) – розділу штучного інтелекту, що розглядає методи побудови алгоритмів та на їх основі програм, здатних «навчатися» шляхом подання емпіричних даних (прецедентів або спостережень), в яких виявляються закономірності, та на їх основі будуються моделі, що надають можливість у подальшому прогнозувати певні характеристики для нових об’єктів. На жаль, класичний (і найбільш популярний у світі) курс машинного навчання Е. Ина (Andrew Ng), розміщений на платформі Coursera, зорієнтований насамперед на студентів-початковців інформатичних спеціальностей – це надає можливість пропонувати його для самостійного опрацювання, але не розв’язує основну проблему: надання змістовних моделей, що відображають специфіку основної спеціальності – хімія.