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:
- Обучение студентов работе с ИНС.
- Разработка систем обнаружения сетевых вторжений.
- Прогнозирование успешности обучения студентов.
- Анализ данных для научных исследований.
- Разработка интеллектуальных систем в образовании.
- Создание систем информационной безопасности.
- Прогнозирование результатов обучения в образовательных учреждениях.
- Разработка систем поддержки принятия решений.
- Анализ данных для прогнозирования в различных областях.
- 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.