Preview

Informatics in school

Advanced search

Exploring the operation of a neural network using the example of handwritten digits recognition in an advanced informatics course using the python 3.8 programming language

https://doi.org/10.32517/2221-1993-2021-20-10-19-27

Abstract

The article discusses the possibility of including artificial intelligence topics in the informatics course at the level of secondary general education on the demonstration example of handwritten digits recognition using the Python 3.8 programming language and the TensorFlow package. A hands-on example of a classification problem using the classic MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) training example set is dealt with step-by-step.
Most of the tools required for the work (language interpreter, basic libraries, and shell) are downloaded in the form of a single software distribution kit of Anaconda. The network is trained using different methods. When the model is trained, the optimization method, the loss function, and the metric for estimation are specified. Image processing by convolutional nets containing special layers, which "convolve" the image the way a bitmap filter does, is also demonstrated

About the Authors

N. N. Samylkina
Moscow Pedagogical State University
Russian Federation


I. A. Kalinin
Moscow State Linguistic University
Russian Federation


References

1. Базовая классификация: классифицируйте изображения одежды. https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification

2. Калинин И. А., Самылкина Н. Н. Интеллектуальные алгоритмы и искусственный интеллект // Информатика. 2014. No 10. С. 38–47.

3. Калинин И. А., Самылкина Н. Н. Информатика. 11 класс. Углубленный уровень: учебник. 2-е изд., стереотип. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2020. 212 c.

4. Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации». http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf

5. Примерная основная образовательная программа основного общего образования. Одобрена решением федерального учебно-методического объединения по общему образованию (протокол от 8 апреля 2015 г. No 1/15). http://fgosreestr.ru/wp-content/uploads/2017/03/primernaja-osnovnaja-obrazovatelnaja-programma-osnovogo-obshchego-obrazovanija.pdf

6. Самылкина Н. Н. Организация углубленного обучения информатике на основе интегративного подхода: монография. М.: МПГУ, 2020. 346 c.

7. Самылкина Н. Н., Салахова А. А. Основы искусственного интеллекта в школьном курсе информатики: история вопроса и направления развития // Информатика в школе. 2019. No 7. С. 32–39. DOI: 10.32517/2221-1993-2019-18-7-32-39

8. Федеральный государственный образовательный стандарт среднего общего образования. https://fgos.ru/

9. Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект: учебное пособие для студентов высших учебных заведений. 2-е изд., испр. М.: Академия, 2008. 176 с.

10. Ясницкий Л. Н. Искусственный интеллект. Элективный курс: учебное пособие. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. 197 с.


Review

For citations:


Samylkina N.N., Kalinin I.A. Exploring the operation of a neural network using the example of handwritten digits recognition in an advanced informatics course using the python 3.8 programming language. Informatics in school. 2021;(10):21-29. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/2221-1993-2021-20-10-19-27

Views: 362


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2221-1993 (Print)