Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто
- 30% recurring commission
- Выплаты в USDT
- Вывод каждую неделю
- Комиссия до 5 лет за каждого referral
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования «Алтайский государственный университет»
Кафедра вычислительной техники и электроники
ФОНД
ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ
по дисциплине (модулю)
НЕЙРОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
(наименование дисциплины/модуля)
09.04.01 Информатика и вычислительная техника
(код и наименование направления)
Микропроцессорные системы
(профиль/специализация)
Разработчики:
к. т.н., доцент кафедры вычислительной
техники и электроники
____________/ /
подпись
Барнаул 2017
Визирование ФОС для исполнения в очередном учебном году Фонд оценочных средств пересмотрен, обсужден и одобрен для исполнения | |
Внесены следующие изменения и дополнения: | Протокол от___________ №____ Зав. кафедрой ________________________ фио, должность |
Визирование ФОС для исполнения в очередном учебном году Фонд оценочных средств пересмотрен, обсужден и одобрен для исполнения | |
Внесены следующие изменения и дополнения: | Протокол от___________ №____ Зав. кафедрой ________________________ фио, должность |
Визирование ФОС для исполнения в очередном учебном году Фонд оценочных средств пересмотрен, обсужден и одобрен для исполнения | |
Внесены следующие изменения и дополнения: | Протокол от___________ №____ Зав. кафедрой ________________________ фио, должность |
Визирование ФОС для исполнения в очередном учебном году Фонд оценочных средств пересмотрен, обсужден и одобрен для исполнения | |
Внесены следующие изменения и дополнения: | Протокол от___________ №____ Зав. кафедрой ________________________ фио, должность |
Перечень компетенций, с указанием этапов их формирования в процессе освоения образовательной программы
Перечень формируемых компетенций:
Компетенции/контролируемые этапы | Показатели | Наименование оценочного средства |
Начальный этап формирования компетенции (ий) осуществляется в период освоения учебной дисциплины и характеризуется освоением учебного материала | ||
ПК-2: знанием методов научных исследований и владение навыками их проведения | Знает: - разновидности и функциональные особенности методов искусственного интеллекта; - основы современных технологий проектирования интеллектуального ПО; - принципы построения и функционирования интеллектуального ПО; Умеет: - создавать интеллектуальные системы; - проектировать и создавать интеллектуальное ПО; - использовать интеллектуальное ПО при анализе данных; Владеет: - фундаментальными знаниями по основам теории ИНС и практическими навыками проектирования ИНС; - технологией обработки, информации с использованием ИНС; - практическими навыками работы с современными системами разработки ИНС для различных аппаратных платформ; | Тест "Введение в искусственный интеллект" Тест "Основы теории искусственных нейронных сетей" Тест "Основные алгоритмы нейросетевого моделирования" Лабораторные работы |
Базовый этап формирования компетенции (ий) (формируется по окончании изучения дисциплины (модуля)) | ||
ПК-2: знанием методов научных исследований и владение навыками их проведения | Знает: - основные этапы развития информационных технологий; - основы построения и функционирования искусственных нейронных сетей (ИНС); - основные аспекты проблем построения и функционирования искусственных нейронных сетей; - разновидности и функциональные особенности методов искусственного интеллекта; - основы современных технологий проектирования интеллектуального ПО; - принципы построения и функционирования интеллектуального ПО; Умеет: - создавать интеллектуальные системы; - проектировать и создавать интеллектуальное ПО; Владеет: - фундаментальными знаниями по основам теории ИНС и практическими навыками проектирования ИНС; - технологией обработки, информации с использованием ИНС; - практическими навыками работы с современными системами разработки ИНС для различных аппаратных платформ; | Вопросы к зачету |
Заключительный этап формирования компетенций направлен на закрепление определенных компетенций в период прохождения практик, НИР, ГИА |
Описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их формирования, описание шкал оценивания
Количество таблиц с критериями оценивания зависит от количества используемых оценочных средств (типовых контрольных заданий) и определяется преподавателем самостоятельно.
Сопоставление шкал оценивания
4-балльная шкала (уровень освоения) | Отлично (повышенный уровень) | Хорошо (базовый уровень) | Удовлетворительно (пороговый уровень) | Неудовлетворительно (уровень не сформирован) |
100-балльная шкала | 85-100 | 70-84 | 50-69 | 0-49 |
Бинарная шкала | Зачтено | Не зачтено |
Оценивание выполнения тестов
4-балльная шкала (уровень освоения) | Показатели | Критерии |
Отлично (повышенный уровень) | Полнота выполнения тестовых заданий; Своевременность выполнения; Правильность ответов на вопросы; Самостоятельность тестирования; и т. д. | выполнено от 85% до 100% заданий предложенного теста. |
Хорошо (базовый уровень) | выполнено от 70% до 84% заданий предложенного теста. | |
Удовлетворительно (пороговый уровень) | выполнено от 50% до 69% заданий предложенного теста. | |
Неудовлетвори-тельно (уровень не сформирован) | выполнено менее 50% заданий предложенного теста. |
Оценивание выполнения лабораторных работ
4-балльная шкала (уровень освоения) | Показатели | Критерии |
Отлично (повышенный уровень) | Полнота выполнения практического задания; Своевременность выполнения задания; Последовательность и рациональность выполнения задания; Самостоятельность решения; и т. д. | Студентом лабораторная работа проведена самостоятельно. При этом составлен правильный алгоритм решения задания, в логических рассуждениях, в выборе формул и решении нет ошибок, получен верный ответ, лабораторная работа проведена рациональным способом. |
Хорошо (базовый уровень) | Студентом лабораторная работа проведена с подсказкой преподавателя. При этом составлен правильный алгоритм решения задания, в логическом рассуждении и решении нет существенных ошибок; правильно сделан выбор формул для решения; есть объяснение решения, но лабораторная работа проведена нерациональным способом или допущено не более двух несущественных ошибок, получен верный ответ. | |
Удовлетворительно (пороговый уровень) | Студентом лабораторная работа проведена с подсказками преподавателя. При этом задание понято правильно, в логическом рассуждении нет существенных ошибок, но допущены существенные ошибки в выборе формул или в математических расчетах; лабораторная работа проведена не полностью или в общем виде. | |
Неудовлетвори-тельно (уровень не сформирован) | Студентом лабораторная работа не проведена. |
Оценивание ответа на зачете
4-балльная шкала (уровень освоения) | Показатели | Критерии |
Отлично (повышенный уровень) | Полнота изложения теоретического материала; Полнота и правильность решения практического задания; Правильность и/или аргументированность изложения (последовательность действий); Самостоятельность ответа; Культура речи; и т. д. | Студентом дан полный, в логической последовательности развернутый ответ на поставленный вопрос, где он продемонстрировал знания предмета в полном объеме учебной программы, достаточно глубоко осмысливает дисциплину, самостоятельно, и исчерпывающе отвечает на дополнительные вопросы, приводит собственные примеры по проблематике поставленного вопроса, решил предложенные практические задания без ошибок. |
Хорошо (базовый уровень) | Студентом дан развернутый ответ на поставленный вопрос, где студент демонстрирует знания, приобретенные на лекционных и семинарских занятиях, а также полученные посредством изучения обязательных учебных материалов по курсу, дает аргументированные ответы, приводит примеры, в ответе присутствует свободное владение монологической речью, логичность и последовательность ответа. Однако допускается неточность в ответе. Решил предложенные практические задания с небольшими неточностями. | |
Удовлетворительно (пороговый уровень) | Студентом дан ответ, свидетельствующий в основном о знании процессов изучаемой дисциплины, отличающийся недостаточной глубиной и полнотой раскрытия темы, знанием основных вопросов теории, слабо сформированными навыками анализа явлений, процессов, недостаточным умением давать аргументированные ответы и приводить примеры, недостаточно свободным владением монологической речью, логичностью и последовательностью ответа. Допускается несколько ошибок в содержании ответа и решении практических заданий. | |
Неудовлетвори-тельно (уровень не сформирован) | Студентом дан ответ, который содержит ряд серьезных неточностей, обнаруживающий незнание процессов изучаемой предметной области, отличающийся неглубоким раскрытием темы, незнанием основных вопросов теории, несформированными навыками анализа явлений, процессов, неумением давать аргументированные ответы, слабым владением монологической речью, отсутствием логичности и последовательности. Выводы поверхностны. Решение практических заданий не выполнено. Т. е студент не способен ответить на вопросы даже при дополнительных наводящих вопросах преподавателя. |
Типовые контрольные задания или иные материалы, необходимые для оценки планируемых результатов обучения по дисциплине, характеризующих этапы формирования компетенций в процессе освоения образовательной программы
Преподаватель самостоятельно определяет перечень типовых контрольных заданий, включает типовые контрольные задания в фонд оценочных средств, размещаемый в ЭИОС АлтГУ, ознакомляет обучающихся с ним вначале изучения учебной дисциплины.
ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ
Перечень заданий / вопросов |
Тест "Введение в искусственный интеллект" находится в электронном учебно-методическом комплексе «Нейроинформационные технологии», размещенном на образовательном портале АлтГУ по адресу: http://portal. edu. asu. ru/course/view. php? id=387 Тест "Основы теории искусственных нейронных сетей" находится в электронном учебно-методическом комплексе «Нейроинформационные технологии», размещенном на образовательном портале АлтГУ по адресу: http://portal. edu. asu. ru/course/view. php? id=387 Тест "Основные алгоритмы нейросетевого моделирования" находится в электронном учебно-методическом комплексе «Нейроинформационные технологии», размещенном на образовательном портале АлтГУ по адресу: http://portal. edu. asu. ru/course/view. php? id=387 |
ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ
Перечень заданий / вопросов |
Методические материалы по выполнению лабораторных работ находятся в электронном учебно-методическом комплексе «Нейроинформационные технологии», размещенном на образовательном портале АлтГУ по адресу: http://portal. edu. asu. ru/course/view. php? id=387 в блоке «Лабораторный практикум». |
ЗАДАНИЯ К ЗАЧЕТУ
Перечень заданий /вопросов |
| Изложить принцип работы персептрона. Что такое персептронный нейрон, и каков принцип его действия? В чем заключается проблема «ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ»? Изложите принцип линейной разделимости и пути его преодоления. Какова эффективность запоминания информации персептроном? Изложите принципы обучения персептрона. Опишите алгоритм обучения персептрона. Каким образом можно модифицировать алгоритм обучения персептрона? Какие классы задач могут быть решены при помощи персептронных систем? Охарактеризуйте алгоритмы обучения НС с учителем и без учителя. Изложите сигнальную процедуру Хэбба для обучения НС. Изложите дифференциальный метод обучения Хэбба. Каковы недостатки алгоритмов Хэбба и как они преодолеваются? Изложите алгоритм обучения Кохонена. Каковы недостатки алгоритма обучения Кохонена? Изложите основные концепции процедуры обратного распространения. Изложите математические аспекты процедуры обратного распространения. Изложите алгоритм процедуры обратного распространения. Что можно сказать о емкости НС? Каковы достоинства процедуры обратного распространения? Каковы недостатки процедуры обратного распространения и как они преодолеваются? Изложите основные концепции архитектуры сети Хопфилда. Изложите основные концепции архитектуры сети Хемминга. Изложите основные концепции архитектуры ДАП. Что можно сказать о емкости приведенных выше НС? Каковы достоинства процедуры сетей Хемминга и Хопфилда? Каковы недостатки сетей Хопфилда, Хемминга, ДАП и как они преодолеваются? |
Методические материалы, определяющие процедуры оценивания знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций
В ходе изучения дисциплины, магистры, работая с фондом оценочных средств набирают определенное количество баллов. Порядок начисления рейтинговых баллов по предмету приведен в электронном учебно-методическом комплексе «Нейроинформационные технологии», размещенном на образовательном портале АлтГУ по адресу: http://portal. edu. asu. ru/course/view. php? id=387 в разделе «Методические указания для студентов». Ели магистр набрал 70 и более баллов, то он имеет право на выставление соответствующей оценки по экзамену без его сдачи.
Если магистров набрал менее 70 баллов, то он должен сдавать экзамен (экзаменационный тест). Данный тест оценивается в диапазоне от 0 до 30 баллов. Полученные баллы суммируются к уже набранным и магистру выставляется итоговая оценка.
Формула перевода итоговой суммы баллов в традиционную оценку:
Отлично 85 - 100 баллов;
Хорошо: 70 - 84 балла;
Удовлетворительно: 50 - 69 баллов;
Не удовлетворительно: 0-49 баллов.
