Kitabı oxu: «Сборник тезисов. Международная научно-практическая конференция «IBLS-Конференция 2024». Москва, 3-4 апреля 2024 г.»
Частное образовательное учреждение образовательная организация “МЕЖДУНАРОДНАЯ ШКОЛА СМЕШАННОГО ОБУЧЕНИЯ”
СБОРНИК ТЕЗИСОВ Международная научно-практическая конференция “IBLS-Конференция 2024”
Москва, 3–4 апреля 2024 г.
CONFERENCE BOOK OF ABSTRACTS International Scientific and Practical Conference “IBLS-Conference 2024”
Moscow, April 3–4, 2024
© Коллектив авторов, 2024
Редакционная коллегия:
Директор ЧОУ ОО “МШСО”, эксперт Департамента образования и науки города Москвы
Е. В. Апостол
Кандидат педагогических наук, доцент, заместитель директора по качеству образования
Н. В. Мельченкова
Рецензенты:
Богачева Анна Сергеевна – кандидат биологических наук, методист, учитель биологии и естествознания, заведующий кафедрой естественных наук ЧОУ ОО “МШСО”.
Верховых Ирина Александровна – кандидат филологических наук, методист, учитель русского языка и литературы, заведующий кафедрой словесности ЧОУ ОО “МШСО”.
Жаворонкова Светлана Владимировна – методист, учитель английского и немецкого языков.
Калмык Ольга Алексеевна – методист, учитель начальных классов ЧОУ ОО “МШСО”.
Каррыева Алла Нуриевна – методист, учитель французского и немецкого языков ЧОУ ОО “МШСО”.
Мартыненко Андрей Анатольевич – методист, учитель математики, заведующий кафедрой математики и информатики ЧОУ ОО “МШСО”.
Талзи Людмила Викторовна – методист, учитель английского и французского языков, заведующий кафедрой иностранных языков ЧОУ ОО “МШСО”.
Хромых Александр Станиславович – кандидат исторических наук, доцент, методист, учитель обществознания, заведующий кафедрой социальногуманитарных и смежных дисциплин ЧОУ ОО “МШСО”.
Сборник тезисов международной научно-практической конференции “IBLS-Конференция 2024” ⁄ Частное образовательное учреждение образовательная организация “МЕЖДУНАРОДНАЯ ШКОЛА СМЕШАННОГО ОБУЧЕНИЯ”; под редакцией И.А. Верховых. – Москва, 2024. 83 с.
УВАЖАЕМЫЕ КОЛЛЕГИ!
В сборнике представлены работы секций международной научно-практической конференции “IBLS-Конференция 2024”. Тезисы сгруппированы по секциям и посвящены обмену научным и практическим опытом. Сборник рекомендован преподавательскому составу, школьникам и всем, интересующимся научно-исследовательской и проектной деятельностью.
Ответственность за содержание тезисов несут авторы.
Оргкомитет конференции:
Н. В. Мельченкова – председатель оргкомитета ЧОУ ОО “МШСО”
Секция “Естественные и точные науки”
Члены жюри: А. А. Баранников, А. С. Богачёва, Р. И. Вербицкая, А. Г. Корнилова, А. А. Мартыненко, Я. С. Рязанова.
Секция “Социально-гуманитарные науки”
Члены жюри: В. В. Корнилов, С. С. Пахотин, И. А. Шалфеев.
Секция “Филологические науки”
Члены жюри: Т. В. Андреева, И. А. Верховых, Н. А. Драгина, А. Н. Каррыева, Н. В. Мельченкова, Е. А. Русанова, Л. В. Талзи.
Секция “Я познаю мир”
Члены жюри: М. В. Барболина, О. В. Безяева, Н. П. Гратилова, Л. Н. Грибенкова, А. В. Громова, С. В. Жаворонкова, Н. В. Зализняк, Н. Ю. Захарова, О. А. Калмык, Э. Р. Натарова, Н. А. Попова, С. А. Радова, Л. В. Талзи, Е. А. Хмелевская.
Естественные и точные науки
УСТРОЙСТВО И ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
(THE STRUCTURE AND APPLICATION OF NEURAL NETWORKS)
Барановский Егор Дмитриевич, ученик 10 класса ЧОУ ОО МШСО
Научный руководитель – Вербицкая Руслана Ивановна
г. Москва, Россия, egoga0075050@gmail.com
Нейронные сети являются одной из наиболее активно развивающихся и перспективных областей искусственного интеллекта в настоящее время. Их уникальная способность обучаться на данных и выявлять сложные закономерности делает их незаменимыми для решения широкого круга задач в различных сферах – от распознавания образов и обработки естественного языка до медицинской диагностики, и управления автономными системами.
Несмотря на широкое распространение, принцип работы нейронных сетей для многих остаётся “чёрным ящиком” из-за высокой сложности. Создание простых наглядных моделей важно для лучшего понимания и обучения нейросетевым технологиям.
Цель работы: создать упрощённую, действующую модель нейронной сети на языке Python. С помощью этой модели продемонстрировать и объяснить работу нейронных сетей и принципы их обучения.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
1. Изучить, что такое нейронные сети и области применения.
2. Познакомиться с классификацией нейронных сетей.
3. Изучить устройство нейронной сети и принципы её обучения.
4. Разработать и написать на языке Python модель простейшей нейронной сети.
5. Продемонстрировать и объяснить работу нейронной сети на полученной модели.
Материалы и методы. Анализ литературы по теме исследования, моделирование: разработка с нуля модели нейронной сети на языке Python (без заимствования чужого кода).
Результат. Изучена литература по нейронным сетям. Найдены и исследованы примеры простейших моделей нейронных сетей в Интернете. На основе примеров разработана собственная модель нейронной сети. Нейронная сеть обучена и протестирована. Описана работа созданной модели нейронной сети.
Сделаны следующие выводы. Разработана действующая модель простейшей нейронной сети с одним невидимым слоем, состоящим из одного нейрона. Модель успешно обучается на входных числовых данных, определяя закономерность между выходными и входными данными. Обучение производится путём автоматической адаптации весовых коэффициентов. Нейронная сеть протестирована на новых данных, не использованных в обучении, и она показала правильные ответы. На примере данной модели описаны устройство и принципы действия нейронной сети. Созданная модель нейронной сети, хоть и является упрощённой, но использует те же самые принципы, что и профессиональные нейронные сети, применяемые для решения реальных задач. Благодаря наглядности и простоте эта модель может использоваться в качестве обучающего пособия в учебных заведениях.
Использованные материалы:
1. Большая российская энциклопедия [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://bigenc.ru (дата обращения: 28.12.2023).
2. Гафаров Ф.М., Галимянов А.Ф. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб, пособие. Казань: Изд-во Казан, ун-та, 2018. 121 с.
3. Ильке Кандан Б. Как обучить нейронную сеть – полное руководство для начинающих [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://hashdork.com/ (дата обращения: 22.12.2023).
4. Келлехер Джон Д. Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс. Москва: Бомбора, 2022. 160 с.
5. Нейронные сети: как работают и где используются [Электронный ресурс]:
[сайт]. URL: https://neural-networks.ru/blog/neyronnye-seti-kak-rabotayut-i-gde-ispolzuyutsya (дата обращения: 11.01.2024).
6. Павленко Д. Введение в машинное обучение и искусственные нейронные сети
[Электронный ресурс]: [сайт]. URL:
https://foobarl67.blogspot.com/2019/01/vvedeniye-v-mashinnoye-obucheniye-i-iskusstvennyye-neyronnyye-seti.html (дата обращения: 13.01.2024).
7. Ростовцев В.С. Искусственные нейронные сети: учебник. Киров: ВятГУ, 2014. 208 с.
8. Что такое нейронная сеть? /Amazon Web Services [Электронный ресурс]: [сайт].
URL: https://aws.amazon.com/ru/what-is/neural-network/ (дата обращения:
04.01.2024).
ВЫРАЩИВАНИЕ ЭКЗОТИЧЕСКИХ РАСТЕНИЙ В ДОМАШНИХ УСЛОВИЯХ
(GROWING EXOTIC PLANTS AT HOME)
Громов Ярослав Алексеевич, ученик 8 класса ЧУ СОШ “Олимп-Плюс”
Научный руководитель – Богачёва Анна Сергеевна
г. Москва, Россия, gromov yaroslav alekseevich@mail.ru
Экзотические растения – это растения, нехарактерные для данного района. Они обычно встречаются в ботанических садах, парках, где для них создаёт необходимые условия существования человек. В наше время экзотические для Центральной России растения в качестве выращиваемых приобретают всё большую популярность среди населения. Это и кактусы, и пальмы, и бананы, и многие другие растения.
Цель исследования – изучение особенностей процесса выращивания экзотических для Центральной России растений: ананаса, манго, авокадо.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
1. Изучить литературу по вопросам выращивания в России экзотических растений в домашних условиях, особенностям их жизнедеятельности.
2. Создать условия для выращивания экзотических растений и вырастить манго, авокадо, ананас в домашних условиях;
3. Получить и оформить результаты.
Гипотеза. Манго, авокадо, ананас возможно вырастить в домашних условиях.
Материалы. Ананас (сорт Хохлатый), авокадо (сорт Хасс) и манго (сорт Кент), ёмкости для выращивания, земля, савок, лейка, вода, термогигрометр.
Методы. Наблюдение, эксперимент, описание. Эксперимент проводился в хорошо освещённой комнате со средней комнатной температурой 24 °C и умеренной влажностью воздуха (40 %). Грунтом являлся торф.
Результаты. Мне удалось вырастить манго и авокадо в домашних условиях. Для этого я использовал способы проращивания семян манго и авокадо, описанные в литературе. Вырастить ананас мне не удалось, что объясняется низким качеством используемых мною плодов и сложностью соблюдения методики. Семя манго проросло через 10 дней от начала эксперимента, семя авокадо – через 25 дней. Через два месяца от начала эксперимента манго стало сформировавшимся растением с побегом и корнем, в то время как авокадо только укоренилось в почве.
Были сделаны следующие выводы.
1. Выращивание экзотических растений в домашних условиях возможно при соблюдении определённых условий.
2. Манго и авокадо возможно вырастить в домашних условиях при температуре 24 °C, влажности 40 %.
3. Полученные результаты по условиям и возможности выращивания манго и авокадо согласуются с данными литературы.
Использованные материалы:
1. Брем А. Жизнь растений. Новейшая ботаническая энциклопедия. Москва: Эксмо, 2004. 976 с.
2. Дедю И.И. Экологический энциклопедический словарь. Кишинёв: Главная редакция Молдавской советской энциклопедии. 1989. 406 с.
3. Семенин А.Ф. Плодовый сад в комнате. Екатеринбург: У-Фактория, 2001. 427 с.
