ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И ГЕНЕРАТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ В ОБУЧЕНИИ СТУДЕНТОВ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ (НА ПРИМЕРЕ MICROSOFT COPILOT)

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

М. А. ЗИЛЬБЕРГЛЕЙТ
Г. А. МОРОЗОВ

Аннотация

В связи с расширением использования нейронных сетей в различных отраслях промышленности возникают проблемы по подготовке студентов к использованию искусственного интеллекта в учебном процессе. В статье рассматриваются перспективы и практические аспекты применения искусственных нейронных сетей и больших языковых моделей (на примере Microsoft Copilot) в процессе обучения студентов химико- технологического профиля. Приведены конкретные примеры решения задач по курсам «Процессы и аппараты химических производств», «Общая химическая технология» и кинетике химических реакций. Продемонстрировано, как использование искусственного интеллекта позволяет автоматизировать рутинные вычисления, визуализировать результаты (материальные балансы, кинетические кривые) и моделировать работу химиче ских реакторов. Показано, что внедрение нейросетевых технологий в учебный процесс существенно сокращает время расчетов и позволяет сместить фокус внимания студентов с математических выкладок на физико-химический анализ процессов.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
ЗИЛЬБЕРГЛЕЙТ, М. А., & МОРОЗОВ, Г. А. (2026). ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И ГЕНЕРАТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ В ОБУЧЕНИИ СТУДЕНТОВ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ (НА ПРИМЕРЕ MICROSOFT COPILOT). Вестник Полоцкого государственного университета. Серия B. Промышленность. Прикладные науки, (1), 83-88. https://doi.org/10.52928/2070-1616-2026-53-1-83-88
Биография автора

М. А. ЗИЛЬБЕРГЛЕЙТ, Белорусский государственный технологический университет, Минск

д-р хим. наук, проф.

Библиографические ссылки

Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. – М.: И.Д. Вильямс, 2006. – С. 31–63

Нигматуллин В.Р., Руднев Н.А. Использование методов машинного обучения и искусственного интеллекта в химической технологии. Ч. II // Нефтегазовое дело. – 2019. – № 5. – С. 202–238.

Подольный В.А. Применение машинного обучения и нейросетей в химической промышленности // Вестник науки. – 2025. – № 3(84). – Т. 5. – С. 445–449.

Егорова А.Р., Зиннатуллина Г.Н., Зарипова Р.С. Прогнозирование токсичности химических веществ с использованием нейронных сетей // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2024. – Вып. 5. – С. 252–253.

Шкатов В.В., Шкатов В.В. Применение нейронных сетей для прогнозирования характеристик пластичности горяче-катаных листовых сталей // Современные материалы, техника и технологии. – 2018. – № 3(18). – С. 42–46.

Сабитов М.А., Сенкевич Л.Б. Использование интеллектуальных технологий в химической промышленности // Современные наукоемкие технологии. – 2021. – № 11. – С. 63–66.

Паскова А.А. Практические аспекты применения ChatGPT в высшем образовании // Вестник Майкопского государственного технологического университета. – 2023. – Т. 15. – № 3. – С. 67–74.

Шобонов Н.А., Булаева М.Н., Зиновьева С.А. Искусственный интеллект в образовании // Педагогика. – 2022. – С. 285–290.

Использование нейронных сетей в образовании / О.М. Бакунова, И.Л. Калименя, А.М. Бакунов и др. // Web of Scholar. – 2018. – Т. 1. – № 19. – С. 8–10.

Родигин Н.М., Родигина Э.Н. Последовательные химические реакции: Математический анализ и расчет. – М.: Изд-во АН СССР, 1960. – С. 46–47.

Рекомендуемые статьи автора (авторов)