Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorБондаренко, З. В.uk
dc.contributor.authorБондаренко, Д. С.uk
dc.date.accessioned2024-04-25T20:04:22Z
dc.date.available2024-04-25T20:04:22Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationБондаренко З. В., Бондаренко Д. С. Використання штучного інтелекту для створення тестів з вищої математики. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/20363.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41472
dc.description.abstractThe study examines the possibility of using artificial intelligence (AI) to create tests in higher mathematics. The study shows that a prototype system based on machine learning algorithms can analyse and synthesise complex mathematical problems, creating tests that meet curriculum standards. Five steps are proposed to develop such a system, including data collection, model building, test generation, validation, and evaluation of the system's effectiveness. In the case of using neural networks to analyse mathematical problems, five steps are also described, including data preparation, model architecture, training, evaluation and optimisation.en
dc.description.abstractДослідження розглядає можливість використання штучного інтелекту (ШІ) для створення тестів з вищої математики. Дослідження показало, що прототип системи, заснований на алгоритмах машинного навчання, може аналізувати й синтезувати складні математичні задачі, створюючи тести, що відповідають стандартам навчальних програм. Для розробки такої системи запропоновано п`ять кроків, включаючи збір даних, побудову моделі, генерацію тестів, перевірку правильності та оцінку ефективності системи. У використанні нейронних мереж для аналізу математичних завдань описано також п`ять кроків, включаючи підготовку даних, створення архітектури моделі, навчання, оцінку та оптимізацію.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/20363
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectmathematical tasksen
dc.subjectneural networksen
dc.subjecttest generationen
dc.subjectматематичні задачіuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectгенерація тестівuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.titleВикористання штучного інтелекту для створення тестів з вищої математикиuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc628.85
dc.relation.referencesFrançois Chollet. (2017). Deep Learning with Python. Manning Publicationsen
dc.relation.referencesAurélien Géron. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. O'Reilly Mediaen
dc.relation.referencesIan Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. (2016). Deep Learning. MIT Press.en
dc.relation.referencesSebastian Raschka, and Vahid Mirjalili. (2019). Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2. Packt Publishingen


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію