Разработка образовательного программного комплекса по изучению алгоритмов искусственных нейронных сетей

В проведенном исследовании рассматривались вопросы изучения и применения алгоритмов искусственных нейронных сетей (ИНС) в научно-образовательной области и технике.
Исследовании включает в себя две основные части:
-систему обнаружения сетевых вторжений
-систему прогнозирования успешности освоения образовательной программы.

Первая часть - цикл работ по созданию учебной системы обнаружения сетевых вторжений в вычислительную сеть учебного заведения. Разработана общая схема функционирования такой системы, подробно описан порядок действий по еѐ созданию, выполнен выбор необходимых инструментов.
Показана высокая обнаруживающая способность полученной системы обнаружения вторжений в условиях проведенных тестов. Разработанный комплекс может использоваться в учебном процессе при изучении и дальнейшем исследовании информационной безопасности автоматизированных систем.

Вторая часть посвящена описанию продолжающейся работы по изучению использования алгоритмов ИИ в образовании – для прогнозирования успешности освоения абитуриентом образовательной программы.
В работе на более обширном экспериментальном материале показана возможность выполнения таких прогнозов. Показано, что высокий уровень корреляции прогнозируемых и истинных оценок не может быть связан с какими-либо случайными факторами и объясняется только прогнозирующей способностью использованной ИНС. Дополнительно проведено сравнение данных прогноза с результатами расчетов по методу множественной линейной регрессии.
Показано, что использование алгоритмов ИНС позволяет более точно прогнозировать результаты обучения.

Цели и задачи

Цели:

• Обучение студентов и исследователей работе с ИНС.
• Разработка и внедрение систем обнаружения сетевых вторжений.
• Прогнозирование успешности обучения студентов.

Задачи:

• Разработка учебной системы обнаружения сетевых вторжений.
• Изучение алгоритмов ИНС для прогнозирования успешности обучения.
• Сравнение методов прогнозирования с использованием ИНС и множественной линейной регрессии.

Области возможного применения

Программа может применяться в следующих областях:

• Образование.
• Информационная безопасность.
• Научные исследования.

Рекомендации по применению

Для эффективного применения программы рекомендуется:

• Тщательно изучать алгоритмы ИНС перед их применением.
• Использовать программу для обучения студентов и исследователей.
• Регулярно обновлять и улучшать систему обнаружения вторжений.

Технологии, применяемые в программе

Для реализации программы могут использоваться следующие технологии:

• Python — для разработки логики программы.
• TensorFlow или PyTorch — для реализации ИНС.
• HTML и CSS — для создания интерфейса пользователя.

Примеры применения

Вот 10 примеров возможного применения программы:

1. Обучение студентов работе с ИНС.
2. Разработка систем обнаружения сетевых вторжений.
3. Прогнозирование успешности обучения студентов.
4. Анализ данных для научных исследований.
5. Разработка интеллектуальных систем в образовании.
6. Создание систем информационной безопасности.
7. Прогнозирование результатов обучения в образовательных учреждениях.
8. Разработка систем поддержки принятия решений.
9. Анализ данных для прогнозирования в различных областях.
10. Разработка интеллектуальных систем для автоматизации процессов.

Образовательный комплекс по изучению алгоритмов искусственных нейронных сетей является важным инструментом для обучения и исследований в области ИНС и их применения в различных областях.