CoCalc as a Learning Tool for Neural Network Simulation in the Special Course "Foundations of Mathematic Informatics"

The role of neural network modeling in the learning content of the special course "Foundations of Mathematical Informatics" was discussed. The course was developed for the students of technical universities - future IT-specialists and directed to breaking the gap between theoretic computer science and it's applied applications: software, system and computing engineering. CoCalc was justified as a learning tool of mathematical informatics in general and neural network modeling in particular. The elements of technique of using CoCalc at studying topic "Neural network and pattern recognition" of the special course "Foundations of Mathematic Informatics" are shown. The program code was presented in a CoffeeScript language, which implements the basic components of artificial neural network: neurons, synaptic connections, functions of activations (tangential, sigmoid, stepped) and their derivatives, methods of calculating the network's weights, etc. The features of the Kolmogorov-Arnold representation theorem application were discussed for determination the architecture of multilayer neural networks. The implementation of the disjunctive logical element and approximation of an arbitrary function using a three-layer neural network were given as an examples. According to the simulation results, a conclusion was made as for the limits of the use of constructed networks, in which they retain their adequacy. The framework topics of individual research of the artificial neural networks is proposed.Comment: 16 pages, 3 figures, Proceedings of the 13th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer (ICTERI, 2018

APPLICATION OF CLOUD-BASED SPREADSHEETS TO ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELLING

The article substantiates the necessity to develop methods of computer simulation of neural networks in the spreadsheet environment. The systematic review of their application to simulating artificial neural networks is performed. The authors distinguish basic approaches to solving the problem of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools of neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using the embedded languages of spreadsheets; use of standard spreadsheet add-ins for non-linear optimization, creation of neural networks in the spreadsheet environment without add-ins and macros. It is shown that to acquire neural simulation competences in the spreadsheet environment, one should master the models based on the historical and genetic approach. The article considers ways of building neural network models in cloud-based spreadsheets, Google Sheets. The model is based on the problem of classifying multidimensional data provided in “The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems” by R. A. Fisher. Edgar Anderson’s role in collecting and preparing the data in the 1920s–1930s is discussed as well as some peculiarities of data selection

Застосування хмаро орієнтованих електронних таблиць для моделювання штучних нейронних мереж

The article substantiates the necessity to develop methods of computer simulation of neural networks in the spreadsheet environment. The systematic review of their application to simulating artificial neural networks is performed. The authors distinguish basic approaches to solving the problem of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools of neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using the embedded languages of spreadsheets; use of standard spreadsheet add-ins for non-linear optimization, creation of neural networks in the spreadsheet environment without add-ins and macros. It is shown that to acquire neural simulation competences in the spreadsheet environment, one should master the models based on the historical and genetic approach. The article considers ways of building neural network models in cloud-based spreadsheets, Google Sheets. The model is based on the problem of classifying multidimensional data provided in “The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems” by R. A. Fisher. Edgar Anderson’s role in collecting and preparing the data in the 1920s–1930s is discussed as well as some peculiarities of data selection.У статті обґрунтовано необхідність розробки методів комп'ютерного моделювання нейронних мереж у середовищі електронних таблиць. Проводиться систематичний огляд їх застосування для моделювання штучних нейронних мереж. Автори виділяють основні підходи до вирішення проблеми навчання мережевого комп'ютерного моделювання в середовищі електронних таблиць: спільне застосування електронних таблиць та інструментів нейромережевого моделювання, застосування сторонніх надбудов до електронних таблиць, розробка макросів з використанням вбудованих мов електронних таблиць; використання стандартних надбудов електронних таблиць для нелінійної оптимізації, створення нейронних мереж у середовищі електронних таблиць без надбудов і макросів. Показано, що для набуття компетентностей з нейромережевого моделювання в середовищі електронних таблиць слід опанувати моделі, засновані на історико-генетичному підході. У статті розглядаються способи побудови моделей нейронної мережі в хмаро орієнтованих електронних таблиця, Google Sheets. Модель ґрунтується на проблемі класифікації багатовимірних даних, представленої Р. А. Фішером у статті "Використання множинних вимірювань у таксономічних задачах". Обговорюється роль Едгара Андерсона у зборі та підготовці даних у 1920-1930-х роках, а також деякі особливості відбору даних

CoCalc як засіб навчання нейромережевого моделювання в спецкурсі «Основи математичної інформатики»

Обговорено роль нейромережевого моделювання у змісті навчання спецкурсу «Основи математичної інформатики» для студентів технічних університетів – майбутніх фахівців з інформаційних технологій, спрямованого на подолання розриву між теоретичною інформатикою та її прикладними застосуваннями: програмною, системною та комп’ютерною інженерією. Обґрунтовано вибір CoCalc як засобу навчання основи математичної інформатики у цілому та нейромережевого моделювання зокрема. Наведено елементи методики використання CoCalc у навчанні теми «Нейронні мережі та розпізнавання образів» спецкурсу «Основи математичної інформатики». Наведено програмний код мовою CoffeeScript, що реалізує основні компоненти штучної нейронної мережі: нейрони, синаптичні з’єднання, функції активації (тангенціальна, сигмоїдальна, ступінчаста) та їх похідні, методи обчислення вагових коефіцієнтів мережі та ін. Обговорено особливості застосування теореми Колмогорова для визначення архітектури багатошарових нейронних мереж. Подано приклади реалізації диз’юнктивного логічного елементу та апроксимації довільної функції з використанням тришарової нейронної мережі. За результатами моделювання зроблено висновок про межі застосування побудованих мереж, в яких вони зберігають адекватність. Запропоновано рамкову тематику індивідуальних навчально-дослідних проектів із побудови штучних нейронних мереж.The role of neural network modeling in the learning сontent of special course “Foundations of Mathematic Informatics” was discussed. The course was developed for the students of technical universities – future IT-specialists and directed to breaking the gap between theoretic computer science and it’s applied applications: software, system and computing engineering. CoCalc was justified as a learning tool of mathematical informatics in general and neural network modeling in particular. The elements of technique of using CoCalc at studying topic “Neural network and pattern recognition” of the special course “Foundations of Mathematic Informatics” are shown. The program code was presented in a CofeeScript language, which implements the basic components of artificial neural network: neurons, synaptic connections, functions of activations (tangential, sigmoid, stepped) and their derivatives, methods of calculating the network`s weights, etc. The features of the Kolmogorov–Arnold representation theorem application were discussed for determination the architecture of multilayer neural networks. The implementation of the disjunctive logical element and approximation of an arbitrary function using a three-layer neural network were given as an examples. According to the simulation results, a conclusion was made as for the limits of the use of constructed networks, in which they retain their adequacy. The framework topics of individual research of the artificial neural networks is proposed

HISTÓRIA DOS ESTUDOS MUSICOLÓGICOS NAS UNIVERSIDADES DE CRACÓVIA E LVIV

This work deals with the system research of the activities of the departments of musicology of the Jagiellonian and Lviv Universities in the context of the Jagiellonian tradition of Poland and Ukraine in the original refraction of principles of the European musical academic education since the time of their foundation in years 1911-1912 and till the beginning of the XXI century. Besides the educational orientation of the Jagiellonian tradition have been revealed. This tradition inextricably linked with the national-confessional polysyllabity within the teacher's and student's community. It has been established that the Neojagiellonian-Panslavic worldview of the XIX – first half of the XX century was historically significant corrective component of the existence of Krakow and Lviv Universities. "Equation on the European East" of the most prominent representatives of Polish culture and art in the twentieth century was a testimony of the influence of that worldview.Este trabalho trata da pesquisa do sistema das atividades dos departamentos de musicologia das Universidades Jagiellonian e Lviv no contexto da tradição Jagiellonian da Polônia e Ucrânia na refração original dos princípios da educação acadêmica musical europeia desde a época de sua fundação nos anos 1911-1912 e até o início do século XXI. Além disso, a orientação educacional da tradição jagielloniana foi revelada. Esta tradição está inextricavelmente ligada à polissilabidade nacional-confessional dentro da comunidade de professores e alunos. Foi estabelecido que a visão de mundo Neojagiellonian-Panslavic do século XIX – primeira metade do século XX foi um componente corretivo historicamente significativo da existência das universidades de Cracóvia e Lviv. A "Equação sobre o Leste Europeu" dos representantes mais proeminentes da cultura e arte polonesa no século XX foi um testemunho da influência dessa visão de mundo

Using spreadsheets as learning tools for neural network simulation

The article supports the need for training techniques for neural network computer simulations in a spreadsheet context. Their use in simulating artificial neural networks is systematically reviewed. The authors distinguish between fundamental methods for addressing the issue of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools for neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using embedded languages of spreadsheets, use of standard spreadsheet add-ins for non-linear optimization, creation of neural networks in the spreadsheet environment without add-ins, and On the article, methods for creating neural network models in Google Sheets, a cloud-based spreadsheet, are discussed. The classification of multidimensional data presented in R. A. Fisher's "The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems" served as the model's primary inspiration. Discussed are various idiosyncrasies of data selection as well as Edgar Anderson's participation in the 1920s and 1930s data preparation and collection. The approach of multi-dimensional data display in the form of an ideograph, created by Anderson and regarded as one of the first effective methods of data visualization, is discussed here.The article supports the need for training techniques for neural network computer simulations in a spreadsheet context. Their use in simulating artificial neural networks is systematically reviewed. The authors distinguish between fundamental methods for addressing the issue of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools for neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using embedded languages of spreadsheets, use of standard spreadsheet add-ins for non-linear optimization, creation of neural networks in the spreadsheet environment without add-ins, and On the article, methods for creating neural network models in Google Sheets, a cloud-based spreadsheet, are discussed. The classification of multidimensional data presented in R. A. Fisher's "The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems" served as the model's primary inspiration. Discussed are various idiosyncrasies of data selection as well as Edgar Anderson's participation in the 1920s and 1930s data preparation and collection. The approach of multi-dimensional data display in the form of an ideograph, created by Anderson and regarded as one of the first effective methods of data visualization, is discussed here

СoCalc як інструмент підготовки для моделювання нейронних мереж у спеціальному курсі "Основи математичної інформатики"

The role of neural network modeling in the learning сontent of special course “Foundations of Mathematic Informatics” was discussed. The course was developed for the students of technical universities –future IT-specialists and directed to breaking thegap between theoretic computer science and it’s applied applications: software, system and computing engineering. CoCalc was justified as a learning tool of mathematical informatics in general and neural network modeling in particular. The elements of technique of using CoCalc at studying topic “Neural network and pattern recognition” of the special course “Foundations of Mathematic Informatics” are shown. The program code was presented in a CofeeScript language, which implements the basic components of artificial neural network: neurons, synaptic connections, functions of activations (tangential, sigmoid, stepped) and their derivatives, methods of calculating the network`s weights, etc. The features of the Kolmogorov’s theorem application were discussed for determination the architecture of multilayer neural networks. The implementation of the disjunctive logical element and approximation of an arbitrary function using a three-layer neural network were given as an examples. According to the simulation results, a conclusion was made as for the limits of the use of constructed networks, in which they retain their adequacy. The framework topics of individual research of the artificial neural networks is proposed.У статті розглянута роль моделювання нейронної мережі в навчальному процесі спеціального курсу "Основи математичної інформатики". Курс був розроблений для студентів технічних університетів -майбутніх спеціалістів з інформаційних технологій та спрямований на подолання розриву між теоретичною інформатикою та її прикладними програмами: програмною, системною та комп’ютерною інженерією. CoCalc розглядається як навчальний інструмент математичної інформатики в цілому та, зокрема, для моделювання нейронних мереж. Показані елементи методики використання CoCalc при вивченні теми "Нейронні мережі та розпізнавання образів" спеціального курсу "Основи математичної інформатики". Код програми був представлений на мові CofeeScript, в якій реалізуються основні компоненти штучної нейронної мережі: нейрони, синаптичні з'єднання, функції активації (тангенціальні, сигмоїдні, ступінчасті) та їх похідні, методи розрахунку ваги мережі та ін. Обговорювалися особливості застосування теореми Колмогорова для визначення архітектури багатошарових нейронних мереж. В якості прикладів було наведено реалізацію диз'юнктивного логічного елемента та наближення довільної функції за допомогою тришарової нейронної мережі. Згідно результатів моделювання, було зроблено висновок щодо меж використання побудованих мереж, в яких вони зберігають свою адекватність. Запропоновано основні теми окремих досліджень штучних нейронних мереж

Distance learning during COVID-19 pandemic: mobile information and communications technology overview

The research is aimed at the theoretical justification, development and experimental verification of methods of using mobile technologies for teaching students of higher education institutions in the conditions of quarantine caused by the COVID-19 pandemic. The purpose of the study is the adaptation of mobile ICT to distance learning during quarantine. The object of the study is the use of mobile ICT for distance learning. The subject of the study: the use of mobile ICT for distance learning during quarantine. Ukrainian and foreign research on the application of mobile ICT (Audience Response Systems; Mobile Multimedia Authoring Tools development; Mobile Learning Management Systems; Mobile Modeling and Programming Environments; Mobile Database Management Systems) for the training of higher education applicants has been analyzed. The author's method of using the mobile modeling and programming tool in the Pydroid environment is presented. A comparative assessment of the functionality of five mobile ICT distance learning systems in the conditions of COVID-19 was carried out. A survey of the importance of using mobile ICT for distance learning in quarantine conditions was developed and analyzed

Використання електронних таблиць як засобів навчання комп'ютерного моделювання нейронних мереж

The article substantiates the necessity to develop training methods of computer simulation of neural networks in the spreadsheet environment. The systematic review of their application to simulating artificial neural networks is performed. The authors distinguish basic approaches to solving the problem of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools of neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using the embedded languages of spreadsheets; use of standard spreadsheet add-ins for non-linear optimization, creation of neural networks in the spreadsheet environment with-out add-ins and macros. The article considers ways of building neural network models in cloud-based spreadsheets, Google Sheets. The model is based on the problem of classifying multi-dimensional data provided in “The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems” by R. A. Fisher. Edgar Anderson’s role in collecting and preparing the data in the 1920s-1930s is discussed as well as some peculiarities of data selection. There are presented data on the method of multi-dimensional data presentation in the form of an ideograph developed by Anderson and considered one of the first efficient ways of data visualization.У статті обґрунтовано необхідність розробки методів навчання комп'ютерного моделювання нейронних мереж у середовищі електронних таблиць. Проводиться систематичний огляд їх застосування для моделювання штучних нейронних мереж. Автори виділяють основні підходи до вирішення проблеми навчання нейромережевого комп'ютерного моделювання в середовищі електронних таблиць: спільне застосування електронних таблиць та засобів нейромережевого моделювання, застосування сторонніх надбудов до електронних таблиць, розробка макросів з використанням убудованих мов електронних таблиць, використання стандартних надбудов електронних таблиць для нелінійної оптимізації, створення нейронних мереж у середовищі електронних таблиць без надбудов і макросів. У статті розглядаються способи побудови моделей нейронних мереж у хмарних електронних таблицях Google Sheets. Модель ґрунтується на проблемі класифікації багатовимірних даних, представленій у роботі Р. А. Фішера «Використання множинних вимірювань у таксономічних задачах». Обговорюється роль Едгара Андерсона у зборі та підготовці даних у 1920-1930-х роках, а також деякі особливості відбору даних. Представлені дані про метод багатовимірного подання даних у вигляді ідеографу, розробленого Андерсоном, який вважається одним з перших ефективних способів візуалізації даних

Комп'ютерне моделювання нейронних мереж з використанням електронних таблиць: доктор Андерсон, з поверненням

The authors of the given article continue the series presented by the 2018 paper “Computer Simulation of Neural Networks Using Spreadsheets: The Dawn of the Age of Camelot”. This time, they consider mathematical informatics as the basis of higher engineering education fundamentalization. Mathematical informatics deals with smart simulation, information security, long-term data storage and big data management, artificial intelligence systems, etc. The authors suggest studying basic principles of mathematical informatics by applying cloud-oriented means of various levels including those traditionally considered supplementary – spreadsheets. The article considers ways of building neural network models in cloud-oriented spreadsheets, Google Sheets. The model is based on the problem of classifying multi-dimensional data provided in “The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems” by R. A. Fisher. Edgar Anderson’s role in collecting and preparing the data in the 1920s-1930s is discussed as well as some peculiarities of data selection. There are presented data on the method of multi-dimensional data presentation in the form of an ideograph developed by Anderson and considered one of the first efficient ways of data visualization.Дана стаття є другою у циклі, розпочатим роботою 2018 року “Computer Simulation of Neural Networks Using Spreadsheets: The Dawn of the Age of Camelot”. Цього разу ми звернулись до математичної інформатики як основи фундаменталізації вищої технічної освіти. Інтелектуальне моделювання, інформаційна безпека, довгострокове зберігання даних та управління великими даними, системи штучного інтелекту – далеко не повний перелік того, що входить до сфери математичної інформатики. Ми пропонуємо навчати основ математичної інформатики за допомогою хмаро орієнтованих засобів навчання різного рівня, у тому числі й тих, що традиційно вважались допоміжними – електронних таблиць. У статті розглянуто способи побудови нейромережних моделей у хмаро орієнтованих електронних таблицях Google Sheets. Сюжетну основу моделі складає задача класифікації багатовимірних даних, поданих у статті Р. А. Фішера “The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems”. Обговорена роль Едгара Андерсона у зборі та підготовці цих даних у 20-30 рр. 20 століття, обговорено особливості набору. Подано відомості про розроблений Андерсоном спосіб подання багатовимірних даних у вигляді ideograph як історично один з перших ефективних способів їх візуалізації