Воронов А. В., Владивосток, Межрегиональная ассоциация нейроинформатики, Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, e-mail: voronov@iacp.dvo.ru

ОБ ОПЫТЕ ПОДГОТОВКИ И ПРЕПОДАВАНИЯ КУРСА ПО НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ

Нейрокомпьютерные технологии (НКТ) вызывают повышенный интерес в последние несколько лет. Их разрабатывают на основе искусственных нейронных сетей (ИНС), упрощенно моделирующих биологические нейронные сети. Успешное развитие НКТ связано с успехами тематики ИНС, компьютерной техники, микроэлектроники и т.д. Основные свойства ИНС - параллельная обработка, сверхвысокое быстродействие, возможность обучения, устойчивость при работе в условиях больших помех и неполных данных - создают основу для практического применения НКТ. ИНС реализуют в основном в виде программ для персональных компьютеров (ПК). ИНС установленные на ПК превращают ПК в нейрокомпьютер, не требующий программирования. НКТ находят все большее распространение в мире для решения задач, возникающих в разных областях человеческой деятельности: политике (при прогнозе выборов и обосновании предвыборных мероприятий), гуманитарных и естественных науках (психологии, социологии, экономике, математике, химии, физике и пр. - в основном, для решения трудно формализуемых и не формализуемых задач) и т.д. По имеющимся прогнозам нейроинформационные технологии как одно из направлений современной информатики могут стать одним из основных факторов выживания и развития цивилизации. Во многих странах выполняются приоритетные национальные программы по разработке нейрокомпьютеров - компьютеров следующего поколения. Становиться очевидным необходимость подготовки кадров для нейроинформационных технологий. В российских вузах получает распространение введение разделов по нейроинформационным технологиям в такие дисциплины по информатике, как “Экспертные системы”, “Компьютерные технологии в экспериментальных исследованиях” и т. д.

Целью предлагаемого курса является ознакомление обучающихся с основными понятиями, методами и методиками нейрокомпьютерных технологий. В курсе рассмотрены основы строения и функционирования биологических нейронных сетей, а также теория искусственных нейронных сетей. Приведены основные нейросетевые парадигмы, использующиеся при моделировании нейронных сетей. Рассмотрены нейросетевые программы (Clab, MultiNeuron 2.0, NeuroPro и др.). При этом выделены основные функции, реализованные в нейросетевых программах, приведены характеристики программ, рассмотрены задачи решаемые программами. Разработаны правила практической работы с искусственными нейронными сетями, установленными на персональный компьютер. Предложены практические задания по решению задач классификации и прогнозирования. В заключительной части курса обсуждаются перспективы и направления возможного развития нейрокомпьютерных технологий. Курс по нейрокомпьютерным технологиям опробован в Учебном центре информатики и вычислительной техники в г. Владивостоке. По результатам занятий сделан вывод о возможности преподавания нейроинформационных дисциплин не только для студентов вузов, но и для школьников старших классов. Подготовка курса по нейрокомпьютерным технологиям оказалась возможной благодарю группе NeuroComp, Научному центру нейрокомпьютеров и фирме StatSoft, предоставивших информацию, а также компании Hewlett-Packard оказавшей финансовую поддержку.