Файл: азастан республикасыны білім жне ылым министрлігі ОРыт ата атындаЫ ызылорда мемлекеттік университеті жаратылыстану институты.docx

Практикалық сабақ

Тақырып №1-2. Копьютерлік желілер негіздері. Жасанды нейрондық желілер

Мақсаты: Копьютерлік желілер негіздері, жасанды нейрондық желілер, нейрондық желілердің элементтері және нейрондық желілердің сәулетімен таныстыру.

Бақылау сұрақтары: Желі ұғымы және оның қолданылуы, жасанды нейрондық желілердің артықшылықтарын, стандартты формалдық нейрон.

Әдістемелік нұскау: Жасанды нейрондық желілер туралы студенттермен толық ақпаратты қарастыру. Компьютерлік желінің түрлері. Компьютерлік желінің қолданылуы. Желіаралық байланыс. Ауқымды желі. Жергілікті желілер (LAN). Аймақтық желілер (MAN). Глобальді желілер (WAN). Фукционалдық мүмкіндіктері бойынша есептеуіш, ақпараттық және аралас /ақпараттық-есептеуіш/ желілер түрлері бар. Ақпараттық-есептеуіш желілер. Желілік ресурстарды басқару. Жұмыс станциясы (client). Физикалық арна деп атайды. Байланыс арналары (data link). Логикалық арналар. Жасанды нейрондық желілер. Нейрондық желілер классификациясы. Нейрондық желілердің элементтері. Адаптивті сумматор. Стандартты формалдық нейрон. Сызықты байланыс. Желінің синапстарының салмақтары. Нейрондық желілердің сәулеті. Қабатты желілер. Толық байланысты желілер: нейрондардың бір қабаты бар; әрбір нейрон өз шығыс сигналын қалған нейрондарға береді. Желінің шығыс сигналдары барлығы немесе желі жұмыс істеуінің бірнеше сатылардан кейінгі кейбір шығыс сигналдары бола алады. Барлық кіріс сигналдары нейрондардың бәріне беріледі.

Әдебиеттер:

3. 
   С.Хайкин. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд. М., "Вильямс", 2006
   
4. 
   Л.Г.Комарцова, А.В.Максимов. Нейрокомпьютеры. М., Изд-во МГТУ им.Баумана, 2004
   

Тақырып №3-4. Есептерді нейрондықжелілерімен баяндау. Желіге кіріс сигналдарын беру және шығыс сигналдарын алу

Мақсаты: Нейрондық желілерде кіріс сигналдарын беру және шығыс сигналдарын алудың маңыздылығын түсіндіру.

Бақылау сұрақтары: Классификация есептерін шешкенде нейрондық желі қасиеттік кеңістіктегі беті, желіге кіріс сигналдарын беру алдында оларды нормалау қажет, желіге кіріс сигналдарын беру.

Әдістемелік нұскау: Жасанды нейрондық желі. Бейсызықты регресстік тәуелділіктер. Есептерді нейрондық желілерімен баяндау. Классификация есептерін шешкенде нейрондық желі қасиеттік кеңістікте бөлуші бетін салады. Интерпретатор бинарлық классификация (екі класқа классификациялау) есебі. Бір нейрон желісі бір уақытта бірнеше сандарды алдын ала болжай алады. Желіге кіріс сигналдарын беру және шығыс сигналдарын алу. Желінің синапстарының салмақтары. Желілер-классификаторлар үшін шығыс сигналдарын нормалау.

---

Әдебиеттер:

3. 
   С.Хайкин. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд. М., "Вильямс", 2006
   
4. 
   Л.Г.Комарцова, А.В.Максимов. Нейрокомпьютеры. М., Изд-во МГТУ им.Баумана, 2004
   

Тақырып №5-6. Нейрондық желі жеңілдету ережелері. Элементтердің бейсызықтығына қойылатын талаптар

Мақсаты: Нейрондық желілірді жеңілдетуде қолданылатын ережелер және элементтердің бейсызықтығына қойылатын талаптарды талдау.

Бақылау сұрақтары: Нейрондық желілердегі логикалық мөлдірліктің жаңа белгілері, бейсызықты функциялардың ең қарапайымы, нейрондық желісінің артықшылығы мен иілгіштігін төмендететін жағдайлар.

Әдістемелік нұскау: Жасанды нейрондық желі. Нейрондық желі жеңілдету ережелері. Нейрондардың қабаттардың саны. Желіде кірісінен шығысына сигналдардың өту жолы. Желінің әрбір қабатының генерацияланатын сигналдардың санын минимизациялау. Желіде синапстардың жалпы саны. Сигнал берілетін синапс нейронның біркелкісіз кірісінен логикалық мөлдір емес. Адаптивті сумматорлардың біркелкісіз кірістері. Қалпына келтірілетін параметрлерінің мәндерін белгіленген мәндердің ақырғы теріміне келтіру. Желінің параметрлерінің бинаризациясы. Элементтердің бейсызықтығына қойылатын талап тар. Бейсызықты функциялардың ең қарапайымы – бірлік функция.

Әдебиеттер:

3. 
   А.И.Галушкин. Нейронные сети. Основы теории. М., Горячая линия - Телеком, 2010.
   
4. 
   Р.Дуда, П.Харт. Распознавание образов и анализ сцен. М., Мир, 1976, 512 с.
   

Тақырып №7-8. Нейрондық желілерді логикалық мөлдір түрге келтіру. Нейрондық желілердің вербализациясы

Мақсаты: Нейрондық желілірді логикалық мөлдір түрге келтірумен және вербализация процесімен таныстыру.

Бақылау сұрақтары: Логикалық мөлдірліктің белгілері, желінің синапстары үшін шекті мағыналарға келтіру, нейрондық желілердің вербализациясы.

Әдістемелік нұскау: Нейрондық желілерді логикалық мөлдір түрге келтіру. Логикалық мөлдірліктің белгілері – бұл нейрондық желісінің есепті шешу процесін пайдаланушыға түсінікті баяндауды құруды жеңілдететін қарапайым белгілер. Желінің синапстарын жай түрдегі тізбекті қысқарту. Нейрондық желіге қойылатын априорлы берілетін шектер. Нейрондық желісін оқытуынан кейін қайта оқытуын пайдаланатын оңайлату процесі. Ең аз сәулетті желі. Желінің қалпына келтірілетін парамерлерінің шекті мағыналарына келтіру. Нейрондық желінің құрылымының эквиваленттік өзгертулерді өткізуі. Нейрондық желілердің вербализациясы. Желінің кіріс сигналдары кіріс симптомдары.

---

Әдебиеттер:

3. 
   Галушкин, А.И. Применения нейрокомпьютеров в финансовой деятельности [Текст] / А.И. Галушкин. – Новосибирск: Наука, 2002. – 215с.
   
4. 
   Ефимов, Д.В. Нейросетевые системы управления [Текст] / Д.В. Ефимов. – М.: Высшая школа, 2002. — 184 с. 
   

---

Тақырып №9-10. Мәліметтердің файлдық құрылымы. Кіріс және шығыс мәліметтері

Мақсаты: Нейрондық желілірде мәліметтердің файлдық құрылымын, кіріс және шығыс мәліметтерімен таныстыру.

Бақылау сұрақтары: Мәліметтердің файлдық құрылымы, файл мәліметтерін ұйымдастыру, кіріс мәтіндік файлының құрылымы.

Әдістемелік нұскау: Басқару логикалық параметрі. Кіріс және шығыс нейрондарының саны. Оқыту векторлардың компонент мәліметтері. Мәліметтердің файлдық құрылымы. Файл мәліметтерді матрица түрінде ұйымдастырады. Кіріс нейрондарының саны. Шығыс нейрондарының саны.

Әдебиеттер:

2. 
   Амосов, О.С. Интеллектуальные информационные системы. Нейронные сети и нечеткие системы: Учеб. Пособие [Текст] / О.С. Амосов. – Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», 2004. – 104 с.
   

Тақырып №11-12. Мәліметтердің файлдық құрылымы. Кіріс және шығыс мәліметтері. Программаның объектілі-бағдарланған көрінісі

Мақсаты: Нейрондық желілірде мәліметтердің файлдық құрылымын, кіріс және шығыс мәліметтерін ескере отырып программаның объектілі-бағдарланған көрінісін қарастыру.

Бақылау сұрақтары: Программа жұмыс істеуінің негізгі қадамдары, кіріс сигналының таралуы және нейрон салмағының коррекциясы кезеңдері, қабат нейрондардың контейнері қызметі, нейрожелі мәліметтердің векторы түрі.

Әдістемелік нұскау: Басқару логикалық параметрі. Кіріс және шығыс нейрондарының саны. Оқыту векторлардың компонент мәліметтері. Мәліметтердің файлдық құрылымы. Файл мәліметтерді матрица түрінде ұйымдастырады. Кіріс нейрондарының саны. Шығыс нейрондарының саны. Программаның объектілі-бағдарланған көрінісі. Программа жұмыс істеуінің негізгі қадамдары. Нейрожелі класының данасы. Динамикалық массив. Нейрожелі мәліметтер қайнар көзінің ішкі компоненті. Нейрожелі өзінде іске асырылған қатені қайта тарату алгоритмі. Сигнал тарату процесі және сәйкес салмақтардың лайықты түзетуі желінің объектілері - элементтеріне, яғни нейрондарына жіберіледі. Объектілердің - өрістерден мәліметтерді пайдалануы.

Әдебиеттер:

3. 
   Амосов, О.С. Интеллектуальные информационные системы. Нейронные сети и нечеткие системы: Учеб. Пособие [Текст] / О.С. Амосов. – Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», 2004. – 104 с.
   
4. 
   Амосов, О.С. Интеллектуальные информационные системы. Нейронные сети и нечеткие системы: Учеб. Пособие [Текст] / О.С. Амосов. – Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», 2004. – 104 с.
   

---

Тақырып №13-14. Объектілі-бағдарланған жобалау. Кластар және объектілер

Мақсаты: Объектілі-бағдарланған жобалау (OOD) - объектті декомпозицияны қолданатын әдісін және кластар мен объектілерді қарастыру.

Бақылау сұрақтары: Объектілі-бағдарланған жобалау (OOD) және оның маңыздылығы, OOD негізінің негізгі элементтері, полиморфизмнің атқаратын қызметі, жүйенің модульдері туралы, класс ұғымы және түрлері.

Әдістемелік нұскау: Объектілі-бағдарланған жобалау. Объектілі-бағдарланған жобалау (OOD) - объектті декомпозицияны қолданатын әдіс. Негізгі принциптері болып келесілерді айтуға болады: абстракциялау, пайдалануға шек қою, модульдік, иерархиялық, типтеу, параллельділік және тұрақтылық. Объектілі бағдарланған тәсілді қолдану кезіндегі артықшылықтар. Кластар және объектілер. Объекті – бұл ерекше таңылатын зат, блок. Объектілер арасындағы қарым-қатынастар. Класс - бұл құрылымдардың және мінез-құлықтардың жалпылығымен байлаулы объектілердің жиынтығы. Класс баяндамасының интерфейстік бөлімі. Кластар класына арналған мұрагерлік қатынасы. Мәліметтер ағындары. Жүйенің программалық модульдерін жобалау. Жүйенің модульдерінің баяндалуы. Нейрожелінің визуалды көрсетілуін іске асыратын модуль. Программалық модульдерде қолданылатын кластарды баяндау.

Әдебиеттер:

4. 
   Р.Дуда, П.Харт. Распознавание образов и анализ сцен. М., Мир, 1976, 512 с.
   
5. 
   B.Kosko. Neural Networks and Fuzzy Systems. A Dynamical Systems Approach to Machine Intelligence. Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1992.
   
6. 
   В.А.Головко. Нейронные сети: обучение, организация и применение. М., ИПРЖР, 2001.
   

Тақырып №15-16. Коммуникациялық құралдардың қазіргі компьютерлік тораптпрдағы ролі. Коммуникациялық құралдардың негізгі түрлерінің фукционалды аттары, байланыс желілері, тораптық адаптерлер, қайталағыштар мен конденсаторлар, маршрутизаторлар, шлюздер
Мақсаты: Коммуникациялық құралдардың қазіргі компьютерлік тораптпрдағы ролін және олардың көмегімен желі бойымен байланыстар орнатылуды қарастырамыз.

Бақылау сұрақтары: Физикалық орта құрылғыларының негізі, канал бойынша деректерді жіберу процедурасы арқылы жіберуді басқару, ортамен байланыс орнату, деректерді жіберу ортасына байланысты байланыс сызықтары, коаксиальдық кабельдердің таратылуы, коаксиальдық кабельдің класы және олардың түрлері, сыну көрсеткішінің таратылуы мен орталық диаметрінің шамасына байланысты жіктелуі, мода түсінігі, талшықты - оптикалық кабельдерде жарықтың сәулелену көзі.

---