Картинка обучение: D0 be d0 b1 d1 83 d1 87 d0 b5 d0 bd d0 b8 d0 b5 картинки, стоковые фото D0 be d0 b1 d1 83 d1 87 d0 b5 d0 bd d0 b8 d0 b5

Скидки

Панфилова Марина Александровна, Буренкова Елена Валентиновна, Гололобова Мария Вячеславовна

990 ₽ 792 ₽ 20%

Крюкова Тамара Шамильевна

990 ₽ 792 ₽ 20%

Кузнецова Елена Сергеевна

990 ₽ 792 ₽ 20%

Дронова Ива Ильинична

990 ₽ 792 ₽ 20%

Суворова Екатерина Евгеньевна

990 ₽ 792 ₽ 20%

Ушакова Татьяна Олеговна

990 ₽ 792 ₽ 20%

Дронова Ива Ильинична

990 ₽ 792 ₽ 20%

Дронова Ива Ильинична

990 ₽ 792 ₽ 20%

Сапожникова Татьяна Борисовна, Мейстер Наталия Георгиевна, Копцева Татьяна Анатольевна

990 ₽ 792 ₽ 20%

Чередилина Мария Юрьевна, Кочарова Минара Владимировна, Ушакова Татьяна Олеговна, Шевченко Светлана Игоревна, Беликова Екатерина Юрьевна, Морозова Юлия Васильевна

990 ₽ 792 ₽ 20%

Козак Ольга Юрьевна

990 ₽ 792 ₽ 20%

Савельев Алексей Леонидович, Калуцкая Елена Константиновна, Драхлер Александр Борисович, Лобанов Илья Анатольевич

990 ₽ 792 ₽ 20%

Хухлаева Ольга Владимировна, Минченков Андрей Викторович, Басанова Татьяна Александровна, Любитов Игорь Евгеньевич

990 ₽ 792 ₽ 20%

Мясникова Оксана Владимировна

990 ₽ 792 ₽ 20%

Копцева Татьяна Анатольевна

990 ₽ 792 ₽ 20%

Акимова Юлия Александровна, Романичева Елена Станиславовна, Павловец Михаил Георгиевич

990 ₽ 792 ₽ 20%

ШЦВ

Калуцкая Елена Константиновна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Ушакова Татьяна Олеговна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Сапожникова Татьяна Борисовна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Забалуев Артём Анатольевич

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Кузнецова Елена Сергеевна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Калуцкая Елена Константиновна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Козак Ольга Юрьевна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Кузнецова Елена Сергеевна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Зубов Денис Николаевич

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Калуцкая Елена Константиновна

1 490 ₽ 1 192 ₽ 20%

ШЦВ

Зубов Денис Николаевич

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Забалуев Артём Анатольевич

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Коблова Оксана Анатольевна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Вяземский Евгений Евгеньевич, Стрелова Ольга Юрьевна

1 490 ₽ 1 192 ₽ 20%

ШЦВ

Мосина Марина Анатольевна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Приступа Елена Николаевна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Калуцкая Елена Константиновна

1 490 ₽ 1 192 ₽ 20%

ШЦВ

Безингер Анна Андреевна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Калуцкая Елена Константиновна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Суслова Нелли Вячеславовна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Колодняя Галина Владимировна

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Кутузов Сергей Анатольевич

1 890 ₽ 1 512 ₽ 20%

ШЦВ

Битянова Марина Ростиславовна

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Вяземский Евгений Евгеньевич

2 390 ₽ 1 912 ₽ 20%

ШЦВ

Хотеева Елена Владимировна

2 390 ₽ 1 912 ₽ 20%

ШЦВ

Чибисова Марина Юрьевна

2 390 ₽ 1 912 ₽ 20%

ШЦВ

Калуцкая Елена Константиновна

2 890 ₽ 2 312 ₽ 20%

ШЦВ

Гейн Александр Георгиевич

2 390 ₽ 1 912 ₽ 20%

ШЦВ

Дьячкова Светлана Артуровна, Луховицкий Всеволод Владимирович

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Кулаков Андрей Евгеньевич

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Вяземский Евгений Евгеньевич, Стрелова Ольга Юрьевна

2 390 ₽ 1 912 ₽ 20%

ШЦВ

Медкова Елена Стояновна

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Шнейдер Лидия Бернгардовна

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Сапожникова Татьяна Борисовна, Коблова Оксана Анатольевна

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Вачков Игорь Викторович

2 390 ₽ 1 912 ₽ 20%

ШЦВ

Копцева Татьяна Анатольевна

2 390 ₽ 1 912 ₽ 20%

ШЦВ

Неменский Борис Михайлович, Полякова Ирина Борисовна, Сапожникова Татьяна Борисовна

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Кузнецова Елена Сергеевна

2 390 ₽ 1 912 ₽ 20%

ШЦВ

Чибисова Марина Юрьевна

2 390 ₽ 1 912 ₽ 20%

ШЦВ

Чибисова Марина Юрьевна

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Вачков Игорь Викторович

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Дейнеко Ирина Васильевна

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Суслова Нелли Вячеславовна

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Морозов Александр Юрьевич, Симонова Елена Викторовна, Щуринова Ирина Анатольевна, Калуцкая Елена Константиновна

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

ШЦВ

Кузнецова Елена Сергеевна

2 390 ₽ 1 912 ₽ 20%

ШЦВ

Урадовских Галина Васильевна

2 290 ₽ 1 832 ₽ 20%

Фотокурс для начинающих фотографов — курсы фотографии для начинающих в Fotoshkola.

net

Преподаватели всегда отвечают быстро и максимально развернуто, указывают, что нужно исправить и дают рекомендации, как можно было бы сделать еще лучше. Очень довольна обратной связью.

Очень понравилось сочетание письменного объяснения урока и видеороликов. Большое спасибо преподавателям! Профессионализм в сочетании с персональным очень чутким и внимательным подходом. Ощущение, что Вы рядом.

рада что именно здесь нашла ощущение некого подъёма уверенности и мотивации,

Пройдя он-лайн курс обучения, остались только положительные эмоции! Формат обучения удобный, интересный, понятный! Очень рада, что выбрала именно fotoshkola. net!

Работы проверялись очень быстро, замечания позволяли грамотно работать над ошибками, что позволяло открывать для себя что-то новое.

Я очень рада, что однажды наткнулась в интернете на рекламу Фотошколы и уверена, это не последний мой пройденный курс. Огромное Вам спасибо за то, что Вы делаете!!!

Очень понравилось работа над своими фотографиями, возможность что-то доработать после комментариев преподавателей. Очень полный курс, и главное читать текст урока и фотографировать можно в любое время.

Наконец я привел в относительный порядок и систему разрозненную и отрывочную информацию которую я почерпнул из разнообразных источников.

Первая ступень основ фотографии будет полезна начинающему фотографу, даже если он уже в какой то мере знаком с искусством фотографирования

Обучение понравилось. Теоретический материал понятен, без воды, видео к урокам интересные. Комментарии от преподавателей к фото-работам позитивные, поддерживающие, мотивирующие

В школе учиться нравится. У вас есть система занятий. Больше всего мне нравится, что есть оценки преподавателей с разъяснениями и ссылками на материал, который мне плохо удается.

прекрасная школа, обучение стоит своих денег (конечно для тех кто пришёл учиться, а не ждать что все сделают за него) Я в восторге)

Материал доносится очень четко и понятно даже такому «чайнику» как я) спасибо всем преподавателям за содержательные комментарии.

Отличный курс! Мне очень понравилось. Большое спасибо за теоретический материал, и отдельное спасибо преподавателям за оценки, советы и комментарии к работам!

Очень понравилось то, что преподаватели оперативно реагируют и детально объясняют что надо исправить и на что нужно обратить внимание! Очень помогают понять мир фотографии!

За время обучения на курсе «Основы фотографии. 1 ступень» я получила много ценных рекомендаций от преподавателей.

Спасибо большое за отличный курс! Понравилось всё! Начиная с первых минут как открыла курс

Моя первая Фотошкола, которая помогла мне настроиться на дальнейшие действия. Много полезной информации, без воды.

Материал изложен очень содержательно. Быстрая проверка домашних заданий. Отличные рецензии и рекомендации преподавателей. Широкий выбор тем домашних заданий.

Ваша школа дает отличные знания по материалу. Огромный плюс в уроках в том, что материал дан не только для чтения, но и в каждом уроке присутствуют видеоролики

Начинала с нуля, в итоге: научилась настраивать камеру, пользоваться творческими режимами, имею начальные представления о композиции, как фотографировать пейзаж, портрет. Теперь дело за практикой.

Учителя школы действительно умеют объяснять все очень понятным и доступным каждому языком. Обязательно продолжу обучение в этой школе.

Для меня это шикарная возможность обучаться фотографии

Очень понравился подход: в любой момент можешь поучиться.

Разобралась с настройками фотоаппарата (как много возможностей оказывается в нем есть). Раньше никак не получались фотографии в сумерках и ночью, теперь поняла почему.

Спасибо за возможность расти и развиваться! Хочу поблагодарить команду Фотошколы за такой интересный творческий проект!

Безумно понравилась фотошкола! Все уроки очень интересные и понятные. Преподаватель подробно разбирает каждую отправленную работу.

Мне очень понравилась Ваша школа! Преподавателю — «браво!!!»

Учиться было крайне увлекательно. Доступность и легкое понимание теории, хорошие и интересные примеры и работы студентов, интересные задания.

Я в восторге от общения с преподавателем! Во время обучения в Фотошколе я получил грамотные рекомендации, которые помогали мне и мотивировали экспериментировать. Спасибо огромное за опыт удалённого обучения и практики. Это очень здорово!

Было очень легко и интересно работать с преподавателем. Он грамотно, тактично, развёрнуто объяснил все удачные и неудачные моменты, дал рекомендации, как можно улучшить снимок. Материал написан доступно и понятно. Также понравились видеоуроки.

Понравился доступный и качественно структурированный материал. А главное — внимательный преподаватель, много дельных советов и обучение на результат! Благодарю моего преподавателя за терпение, понимание и полученные знания!

Очень понравился подход преподавателей, большой выбор тем домашних заданий. Достаточно времени для прохождения курса. Преподаватели дают очень развернутые замечания и рекомендации, что очень нравится. Таким образом не только из материалов курса можно узнать много нового.Обязат…

Для меня ОДНОЗНАЧНО, курс был настоящим кладом, да еще и с практикой. Очень понравилось обучение, преподаватели очень доходчиво делились рецензиями к моим работам, очень всё тактично и информативно.

Типы данных ntext, text и image (Transact-SQL) — SQL Server

• 07/30/2021
• Чтение занимает 2 мин

Были ли сведения на этой странице полезными?

Please rate your experience

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

Применимо к: SQL Server (все поддерживаемые версии) База данных SQL Azure Управляемый экземпляр SQL Azure

Эти типы данных фиксированной и переменной длины предназначены для хранения символьных и двоичных данных в формате Юникод и иных форматах. Данные в формате Юникод представляются символами кодировки UNICODE UCS-2.

ВАЖНО! Типы данных ntext, text и image будут исключены в следующей версии SQL Server. Следует избегать использования этих типов данных при новой разработке и запланировать изменение приложений, использующих их в настоящий момент. 31 – 1 (2 147 483 647) байт.

Примечания

Для работы с данными ntext, text или image можно использовать перечисленные ниже функции и инструкции.

См. также раздел

Функции CAST и CONVERT (Transact-SQL)
Преобразование типов данных (ядро СУБД)
Типы данных (Transact-SQL)
LIKE (Transact-SQL)
SET @local_variable (Transact-SQL)
Поддержка параметров сортировки и Юникода

Обучение по вопросам дезинфекции и стерилизации

Деятельность компаний, которая связана с работой с органическим материалом, может представлять особую опасность для здоровья и даже жизни своих сотрудников.

1. Дезинфекция в ЛПУ
2. Особые направления дезинфекции

Деятельность компаний, которая связана с работой с органическим материалом, может представлять особую опасность для здоровья и даже жизни своих сотрудников. Причиной этого является высокий риск распространения различных заболеваний, в том числе инфекционного характера. В этой связи для таких учреждений особенно важна организация эффективной и качественной дезинфекции, которую необходимо проводить в соответствии с установленными правилами.

Дезинфекция в ЛПУ

Например, к таким организациям относятся лечебно-профилактические учреждения и стационары, в результате работы которых образуется значительный объем опасных отходов. Поэтому крайне важно, чтобы весь персонал подобных учреждений владел современными технологиями и методами обеззараживания и ликвидации таких категорий отходов. Кроме того, необходимо учитывать специфику лечебного или восстановительного направления работы медицинского учреждения, регион его деятельности и многие другие характеристики. Поэтому для того, чтобы обеспечить предоставление необходимой информации различным категориям сотрудников, организации следует обеспечить прохождение ими обучения по курсу «Обеспечение дезинфекции и стерилизации руководителями и специалистами в ЛПУ и стационарах».

Вместе с тем, если в медицинской организации регулярно образуется большой объем опасных отходов, руководству учреждения необходимо пересмотреть штатное расписание учреждения на предмет включения в него должностной позиции дезинфектора. При этом для штатного специалиста необходимо регулярно организовывать обучение по направлению «Дезинфектор», чтобы обеспечить ему получение информации о наиболее эффективных и действенных способах обеззараживания опасных отходов, которые могут повлечь за собой риски для здоровья персонала и пациентов стационара, поликлиники или другого медицинского учреждения.

Особые направления дезинфекции

Опасность заражения вследствие непроведения или неправильной организации обеззараживания органических материалов становится еще более высокой в случае присутствия дополнительных факторов, увеличивающих скорость распространения инфекции. При этом в качестве таких факторов могут выступать как природные, так и техногенные причины, с которыми, тем не менее, необходимо бороться высокоэффективными средствами.

Так, к наиболее распространенным факторам усугубления эпидемиологической ситуации, имеющим природный характер, относятся насекомые и грызуны, являющиеся активными переносчиками инфекций. При этом их наличие может быть опасным для предприятий самого различного профиля. Поэтому в случае, если руководство компании обнаружило в своих производственных или офисных помещениях присутствие таких нежелательных соседей, необходимо незамедлительно организовать процедуру их выведения. А для того, чтобы выбрать наиболее подходящий способ для этого, стоит воспользоваться возможностью прохождения специализированного обучения по курсу «Проведение дезинфекционных, дезинсекционных и дератизационных работ в организациях различного профиля».

Вместе с тем, способствовать распространению инфекций и других негативных последствий присутствия на предприятии органического материала могут и факторы техногенного характера. Так, например, это может произойти в случае, если в вентиляционную систему попадают органические материалы, которые током воздуха быстро разносятся по множеству помещений, контактируя с большим количеством персонала. Именно поэтому в организациях, подверженных соответствующему риску, требуется регулярное проведение мероприятий по обеззараживанию систем воздухообмена, которое следует проводить согласно действующим правилам. В случае, если сотрудники организации нуждаются в получении информации о них, им необходимо прослушать курс «Дезинфекция вентиляционных систем», который содержит все требуемые сведения.

Как начать работу с Keras, Deep Learning и Python

Специально для тех, кто только начинает осваивать Deep Learning и нейронные сети, мы подготовили перевод очень полезной статьи. Из неё вы узнаете, как использовать библиотеку Keras для обучения своей первой нейронной сети с собственным набором изображений, а также сможете создать свёрточную нейронную сеть (CNN).

Большинство учебных пособий по Keras основаны на работе со стандартными датасетами, такими как MNIST (распознавание рукописного ввода цифр) или CIFAR-10 (распознавание базовых объектов). Они помогут вам начать использовать Keras, но не смогут научить работать с собственными наборами изображений — вы просто будете вызывать вспомогательные функции для загрузки предварительно скомпилированных датасетов.

Поэтому вместо того, чтобы вновь обращаться к предкомпилированным датасетам, мы рассмотрим, как обучить вашу первую нейронную сеть и CNN на оригинальном наборе изображений, как этого и требуют реальные задачи.

Введение

Статья предполагает пошаговое выполнение фрагментов кода, для чего понадобится компилятор Python или среда Jupyter Notebook.

Здесь мы не будем подробно рассматривать теорию Deep Learning. Этой теме посвящено большое количество литературы, например, книга Deep Learning for Computer Vision with Python.

Также рекомендуем ознакомиться со статьёй Многозначная классификация с помощью Keras, из которой вы узнаете, как делать прогнозы сразу по нескольким меткам.

Наш набор данных

В этом разделе мы определимся с методикой подготовки данных и обсудим структуру проекта.

Никаких CIFAR10 и MNIST!

Для начала отметим, что MNIST и CIFAR-10 представляют собой не самые интересные примеры. Вы не научитесь работать со своими данными, а будете пользоваться встроенными утилитами Keras, которые волшебным образом превращают датасеты MNIST и CIFAR-10 в массивы NumPy. Даже обучающую и тестовую выборку уже сделали за вас!

А если вы захотите использовать собственные изображения, то, скорее всего, не зная, с чего начать, будете задавать себе следующие вопросы:

— откуда эти вспомогательные функции загружают данные?

— в каком формате должны быть изображения на диске?

— как загрузить мой датасет в память?

— какую предварительную обработку необходимо выполнить?

Без паники. Сейчас мы во всём разберёмся.

Для начала, возьмём готовый датасет с животными, состоящий из фотографий собак, кошек и панд.

Цель — правильно классифицировать изображение как содержащее кота, собаку или панду.

Набор содержит 3000 изображений и послужит первоначальным материалом, с помощью которого мы сможем быстро обучить DL модель, используя CPU или GPU, и при этом получить разумную точность.

В процессе работы с этим датасетом вы сможете понять, как выполнить следующие действия:

— упорядочить свой набор изображений на диске;

— загрузить изображения и метки класса с диска;

— разделить данные на обучающую и тестовую выборки;

— обучить вашу первую нейросеть Keras;

— оценить вашу модель на тестовой выборке;

— использовать свою обученную модель в дальнейшем на совершенно новых данных.

Если вы хотите создать набор данных из доступных в Интернете изображений, то сделать это можно простым способом с помощью поиска картинок Bing или чуть более сложным способом с помощью поисковика Google.

Структура проекта

Распаковав zip-архив к статье, вы получите следующую структуру файлов и папок:

$ tree --dirsfirst --filelimit 10
 . 
 ├── animals<br> 
   ├── cats [1000 entries exceeds filelimit, not opening dir]
   ├── dogs [1000 entries exceeds filelimit, not opening dir]
   └── panda [1000 entries exceeds filelimit, not opening dir]
 ├── images
   ├── cat.jpg
   ├── dog.jpg
   └── panda.jpg
 ├── output
   ├── simple_nn.model
   ├── simple_nn_lb.pickle
   ├── simple_nn_plot.png
   ├── smallvggnet.model
   ├── smallvggnet_lb.pickle
   └── smallvggnet_plot.png
 ├── pyimagesearch
   ├── init.py
   └── smallvggnet.py
 ├── predict.py
 ├── train_simple_nn.py
 └── train_vgg.py

 7 directories, 14 files

Как упоминалось ранее, мы работаем с датасетом Animals. Обратите внимание, как он расположен в дереве проекта. Внутри animals/ находятся каталоги трёх классов: cats/, dogs/, panda/. В каждом из них содержится 1000 изображений, относящихся к соответствующему классу.

Если вы работаете с собственным набором изображений — просто организуйте его таким же образом. В идеале у вас должно быть как минимум 1000 изображений для каждого класса. Это не всегда возможно, но, по крайней мере, классы должны быть сбалансированы. Если в одном из классов будет гораздо больше изображений, чем в других, это может привести к смещению модели.

Далее идёт каталог images/. Он содержит три изображения для тестирования модели, которые мы будем использовать, чтобы продемонстрировать, как:

1. Загрузить обученную модель с диска.
2. Классифицировать входное изображение, которое не является частью исходного набора данных.

Папка output/ содержит три типа файлов, которые создаются путём обучения:

— .model: сериализованный файл модели Keras, создаётся после обучения и может использоваться в дальнейших сценариях вывода.

— .pickle: сериализованный файл бинаризатора меток. Включает в себя объект, содержащий имена классов и сопряжён с файлом модели.

— .png: лучше всегда помещать свои графики обучения/проверки в эту папку, поскольку они отражают результат процесса.

Каталог pyimagesearch/ — модуль, который находится в папке проекта. Содержащиеся в нём классы могут быть импортированы в ваши сценарии.

В статье мы рассмотрим 4 .py файла. Начнём с обучения простой модели с помощью скрипта train_simple_nn.py. Далее перейдём к обучению SmallVGGNet, используя скрипт train_vgg.py. SmallVGGNet.py содержит класс SmallVGGNet (свёрточную нейронную сеть). Но что хорошего в сериализованной модели, если мы не можем её применить? В predict.py находится образец кода для загрузки модели и файла метки для распознавания изображений. Этот скрипт понадобится только после того, как мы успешно обучим модель с достаточной точностью. Всегда полезно запускать его для проверки модели на изображениях, которые не содержатся в исходных данных.

1. Установка Keras

Для работы над проектом нам понадобится установить Keras, TensorFlow и OpenCV.

Если у вас ещё нет этого ПО, можете воспользоваться простыми руководствами по установке:

— руководство по установке OpenCV (для Ubuntu, MacOS или Raspberry Pi).

— установка Keras с TensorFlow. С помощью pip вы можете установить Keras и TensorFlow меньше, чем за две минуты. Ваш компьютер или устройство должно быть достаточно производительным. Поэтому  не рекомендуются устанавливать эти пакеты на Raspberry Pi, хотя на таком миникомпьютере могут хорошо работать уже обученные и не слишком объёмные модели.

— установка imutil, scikit-learn и matplotlib:

$ pip install --upgrade imutils 
$ pip install --upgrade scikit-learn 
$ pip install --upgrade matplotlib

2. Загрузка данных с диска

Теперь, когда Keras установлен в нашей системе, мы можем приступить к реализации первого простого сценария обучения нейронной сети с использованием Keras.  Позже мы реализуем полноценную свёрточную нейронную сеть, но давайте по порядку.

Откройте файл train_simple_nn.py и вставьте в него следующий код:

# импортируем бэкенд Agg из matplotlib для сохранения графиков на диск
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
 
# подключаем необходимые пакеты
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense
from keras.optimizers import SGD
from imutils import paths
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import argparse
import random
import pickle
import cv2
import os 

Рассмотрим инструменты, используемые в скрипте:

— matplotlib: готовый пакет для Python. В строке 3 мы подключаем бэкенд “Agg”, который позволяет сохранять графики на диск.

— sklearn: библиотека scikit-learn поможет бинаризовать наши метки, разделить данные на обучающую и тестовую выборки и сгенерировать отчёт об обучении в терминале.

— keras: высокоуровневый фронтенд для TensorFlow и других бэкендов глубокого обучения.

— imutils: пакет с удобными функциями, модуль path будет использоваться для генерации списка путей к файлам изображений.

— numpy: пакет для работы с числами в Python. Если у вас установлен OpenCV и scikit-learn, то у вас уже есть NumPy как зависимый от них пакет.

— cv2: это OpenCV. На данный момент необходимо будет использовать версию 2, даже если обычно вы используете OpenCV 3 или выше.

Всё остальное уже встроено в ваш Python.

Теперь у вас есть представление о том, для чего нужен каждый import и для каких задач мы будем их использовать.

Давайте разберём аргументы командной строки с помощью argparse:

# создаём парсер аргументов и передаём их
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-d", "--dataset", required=True,
    help="path to input dataset of images")
ap. add_argument("-m", "--model", required=True,
    help="path to output trained model")
ap.add_argument("-l", "--label-bin", required=True,
    help="path to output label binarizer")
ap.add_argument("-p", "--plot", required=True,
    help="path to output accuracy/loss plot")
args = vars(ap.parse_args()) 

Наш скрипт будет динамически обрабатывать поступающую из командной строки информацию во время выполнения с помощью встроенного в Python модуля argparse.

У нас есть 4 аргумента командной строки:

—dataset: путь к набору изображений на диске.

—model: наша модель будет сериализована и записана на диск. Этот аргумент содержит путь к выходному файлу модели.

—label-bin: метки набора данных сериализуются на диск для возможности их вызова в других скриптах. Это путь к выходному бинаризованному файлу метки.

—plot: путь к выходному файлу графика обучения. Мы рассмотрим этот график, чтобы проверить недообучение или переобучение наших данных.

Имея информацию о наборе данных, давайте загрузим изображения и метки классов:

# инициализируем данные и метки
print("[INFO] loading images...")
data = []
labels = []
 
# берём пути к изображениям и рандомно перемешиваем
imagePaths = sorted(list(paths.list_images(args["dataset"])))
random.seed(42)
random.shuffle(imagePaths)
 
# цикл по изображениям
for imagePath in imagePaths:
    # загружаем изображение, меняем размер на 32x32 пикселей (без учёта
    # соотношения сторон), сглаживаем его в 32x32x3=3072 пикселей и
    # добавляем в список
    image = cv2.imread(imagePath)
    image = cv2.resize(image, (32, 32)).flatten()
    data.append(image)
 
    # извлекаем метку класса из пути к изображению и обновляем
    # список меток
    label = imagePath.split(os.path.sep)[-2]
    labels.append(label) 

Здесь мы:

1. Инициализируем списки для наших данных (data) и меток (labels) (строки 35 и 36). Позже это будут массивы NumPy.
2. Случайным образом перемешиваем imagePaths (строки 39-41). Функция paths.list_images найдёт пути ко всем входным изображениям в каталоге нашего датасета перед тем, как мы отсортируем и перемешаем (shuffle) их. Установим константное значение seed так, чтобы случайное переупорядочивание было воспроизводимым.
3. Начинаем цикл по всем imagePaths в наборе данных (строка 44).

Для каждого imagePath:

а) Загружаем изображение image в память (строка 48).

б) Изменяем его размер на 32×32 пикселя (без учёта соотношения сторон) и сглаживаем (flatten) (строка 49). Очень важно правильно изменить размер изображений (resize), поскольку это необходимо для данной нейронной сети. Каждая нейросеть требует различного разрешения изображений, поэтому просто помните об этом. Сглаживание данных позволяет легко передавать необработанные интенсивности пикселей в нейроны входного слоя. Позже вы увидите, что для VGGNet мы будем передавать в сеть сразу все данные, поскольку она является свёрточной. Но в этом примере пока рассматривается простая несвёрточная сеть.

в) Добавляем изменённое изображение к массиву данных (строка 50).

г) Извлекаем метку класса изображения из его пути (строка 54) и добавляем к остальным меткам (строка 55). Список меток содержит классы, соответствующие каждому изображению в массиве данных.

Теперь мы легко можем применить операции с массивами к нашим данным и меткам:

# масштабируем интенсивности пикселей в диапазон [0, 1]
data = np.array(data, dtype="float") / 255.0
labels = np.array(labels)

В строке 58 мы отображаем интенсивность пикселя из диапазона целых чисел [0, 255] в непрерывный вещественный диапазон [0, 1] (обычный этап предварительной обработки).

Также конвертируем метки в массив NumPy (строка 59).

3. Создание обучающей и тестовой выборок

Теперь, когда мы загрузили данные с диска, нужно разделить их на обучающую и тестовую выборки:

# разбиваем данные на обучающую и тестовую выборки, используя 75% 
# данных для обучения и оставшиеся 25% для тестирования
(trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split(data,
    labels, test_size=0. 25, random_state=42)

Обычно большая часть данных выделяется для обучения, и около 20-30% для тестирования. Scikit-learn предоставляет удобную функцию train_test_split, которая разделит для нас данные.

trainX и testX — это изображения, а trainY и testY — соответствующие метки.

Наши метки классов сейчас представлены в виде строк, однако Keras будет считать, что:

1. Метки кодируются целыми числами.
2. Для этих меток выполняется One-Hot Encoding, в результате чего каждая метка представляется в виде вектора, а не целого числа.

Для того чтобы выполнить эту кодировку, можно использовать класс LabelBinarizer из scikit-learn:

# конвертируем метки из целых чисел в векторы (для 2х классов при 
# бинарной классификации вам следует использовать функцию Keras 
# “to_categorical” вместо “LabelBinarizer” из scikit-learn, которая
# не возвращает вектор)
lb = LabelBinarizer()
trainY = lb. fit_transform(trainY)
testY = lb.transform(testY)

В строке 70 мы инициализируем объект LabelBinarizer.

Вызов fit_transform находит все уникальные метки класса в testY, а затем преобразует их в метки One-Hot Encoding.

Вызов .transform выполняет всего один шаг One-Hot Encoding — уникальный набор возможных меток классов уже был определён вызовом fit_transform.

Пример:

[1, 0, 0] # относится к кошкам 
[0, 1, 0] # относится к собакам 
[0, 0, 1] # относится к панде

4. Определение архитектуры модели Keras

Следующий шаг — определение архитектуры нашей нейронной сети с использованием Keras. Мы будем использовать сеть с одним входным слоем, одним выходным и двумя скрытыми:

# определим архитектуру 3072-1024-512-3 с помощью Keras
model = Sequential()
model.add(Dense(1024, input_shape=(3072,), activation="sigmoid"))
model. add(Dense(512, activation="sigmoid"))
model.add(Dense(len(lb.classes_), activation="softmax"))

Поскольку наша модель очень простая, мы определим её прямо в этом сценарии (обычно для архитектуры модели приходится создавать отдельный класс).

Входной слой и первый скрытый слой определены в строке 76. input_shape будет равен 3072, так как мы имеем 32x32x3=3072 пикселей в сглаженном входном изображении. Первый скрытый слой будет иметь 1024 узла.

Второй скрытый слой имеет 512 узлов (строка 77).

И, наконец, количество узлов выходного слоя (строка 78) будет равно числу возможных меток классов — в нашем случае, выходной слой будет иметь три узла, один для каждой метки класса (“cats”, “dogs”, и “panda” соответственно).

5. Компиляция модели

После того как мы определили архитектуру нашей нейронной сети, нам необходимо скомпилировать её:

# инициализируем скорость обучения и общее число эпох
INIT_LR = 0. 01
EPOCHS = 75
 
# компилируем модель, используя SGD как оптимизатор и категориальную
# кросс-энтропию в качестве функции потерь (для бинарной классификации 
# следует использовать binary_crossentropy)
print("[INFO] training network...")
opt = SGD(lr=INIT_LR)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt,
   metrics=["accuracy"]) 

Сначала мы инициализируем скорость обучения и общее число эпох (полных проходов по выборке) (строки 81 и 82).

Затем мы скомпилируем модель, используя метод стохастического градиентного спуска (SGD) и  «categorical_crossentropy» (категориальную кросс-энтропию) в качестве функции потерь.

Категориальная кросс-энтропия используется почти для всех нейросетей, обученных выполнять классификацию. Единственное исключение — когда имеется только два класса и две возможные метки. В этом случае используется бинарная кросс-энтропия («binary_crossentropy«).

6. Обучение модели

Теперь, когда наша модель Keras скомпилирована, мы можем “подогнать” (fit) (т. е. обучить) её:

# обучаем нейросеть
H = model.fit(trainX, trainY, validation_data=(testX, testY),
    epochs=EPOCHS, batch_size=32) 

Здесь нам известно обо всём, кроме batch_size (размер пакета). Параметр batch_size контролирует размер каждой группы данных для передачи по сети. Мощные GPU могут обрабатывать большие пакеты, но рекомендуется отталкиваться от размеров 32 и 64.

7. Оценка модели

Мы обучили модель, теперь нужно оценить её с помощью тестовой выборки.

Оценка модели очень важна, поскольку необходимо получить непредвзятое (или как можно более близкое к непредвзятому) представление о том, насколько хорошо наша модель работает с данными, на которых она никогда не обучалась.

Для оценки модели Keras можно использовать комбинацию методов .predict и classification_report из scikit-learn:

# оцениваем нейросеть
print("[INFO] evaluating network. ..")
predictions = model.predict(testX, batch_size=32)
print(classification_report(testY.argmax(axis=1),
    predictions.argmax(axis=1), target_names=lb.classes_))
 
# строим графики потерь и точности
N = np.arange(0, EPOCHS)
plt.style.use("ggplot")
plt.figure()
plt.plot(N, H.history["loss"], label="train_loss")
plt.plot(N, H.history["val_loss"], label="val_loss")
plt.plot(N, H.history["acc"], label="train_acc")
plt.plot(N, H.history["val_acc"], label="val_acc")
plt.title("Training Loss and Accuracy (Simple NN)")
plt.xlabel("Epoch #")
plt.ylabel("Loss/Accuracy")
plt.legend()
plt.savefig(args["plot"])

Запустив этот скрипт, вы увидите, что нейронная сеть начала обучаться, и теперь мы можем оценить модель на тестовых данных:

$ python train_simple_nn.py --dataset animals --model output/simple_nn.model \
	--label-bin output/simple_nn_lb.pickle --plot output/simple_nn_plot.png
Using TensorFlow backend.
[INFO] loading images...
[INFO] training network...
Train on 2250 samples, validate on 750 samples
Epoch 1/75
2250/2250 [==============================] - 1s - loss: 1. 1033 - acc: 0.3636 - val_loss: 1.0811 - val_acc: 0.3707
Epoch 2/75
2250/2250 [==============================] - 0s - loss: 1.0882 - acc: 0.3862 - val_loss: 1.1292 - val_acc: 0.3227
Epoch 3/75
2250/2250 [==============================] - 0s - loss: 1.0713 - acc: 0.4067 - val_loss: 1.0525 - val_acc: 0.3907
...
Epoch 73/75
2250/2250 [==============================] - 0s - loss: 0.7780 - acc: 0.6067 - val_loss: 0.8438 - val_acc: 0.5813
Epoch 74/75
2250/2250 [==============================] - 0s - loss: 0.7805 - acc: 0.5978 - val_loss: 0.8463 - val_acc: 0.5893
Epoch 75/75
2250/2250 [==============================] - 0s - loss: 0.7765 - acc: 0.6262 - val_loss: 0.8144 - val_acc: 0.6133
[INFO] evaluating network...
         	precision    recall  f1-score   support
 
   	cats   	0.58      0.50      0.54   	236
   	dogs   	0.49      0.50      0.49   	236
      panda   	0.73      0.81      0.77   	278
 
avg / total   	0.61      0.61      0.61   	750
 
[INFO] serializing network and label binarizer. ..

Поскольку сеть небольшая (как и набор данных), этот процесс в среднем занимает около двух секунд.

Можно увидеть, что наша нейросеть точна на 61%.

Так как шанс случайного выбора правильной метки для изображения равен 1/3, мы можем утверждать, что сеть фактически выучила шаблоны, которые могут использоваться для различения трёх классов.

Также мы сохранили следующие графики:

— потери при обучении

— потери при оценке

— точность обучения

— точность оценивания

С их помощью мы можем определить переобучение или недообучение модели.

Глядя на график, можно увидеть небольшое переобучение, начинающееся после шага ~45, когда между потерями при обучении и оценке появляется явный разрыв.

Наконец, мы можем сохранить нашу модель на диск, чтобы позже использовать её, не занимаясь обучением снова:

# сохраняем модель и бинаризатор меток на диск
print("[INFO] serializing network and label binarizer. ..")
model.save(args["model"])
f = open(args["label_bin"], "wb")
f.write(pickle.dumps(lb))
f.close() 

8. Распознавание изображений с использованием обученной модели

Сейчас наша модель обучена — но что, если нам снова понадобится классифицировать новые изображения? Как загрузить модель с диска? Как обработать изображение для классификации?Для начала откроем скрипт predict.py и вставим туда следующий код:

# импортируем необходимые пакеты
from keras.models import load_model
import argparse
import pickle
import cv2
 
# создаём парсер аргументов и передаём их
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
    help="path to input image we are going to classify")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
    help="path to trained Keras model")
ap.add_argument("-l", "--label-bin", required=True,
    help="path to label binarizer")
ap.add_argument("-w", "--width", type=int, default=28,
    help="target spatial dimension width")
ap. add_argument("-e", "--height", type=int, default=28,
    help="target spatial dimension height")
ap.add_argument("-f", "--flatten", type=int, default=-1,
    help="whether or not we should flatten the image")
args = vars(ap.parse_args())

Сначала мы импортируем необходимые пакеты и модули.

load_model позволяет загрузить модель Keras с диска. OpenCV будет использоваться для вывода изображений. Модуль pickle загружает бинаризатор меток.

Далее снова разберём аргументы командной строки:

—image: путь к входному изображению.

—model: путь к нашей обученной и сериализованной модели.

—label-bin: путь к бинаризатору меток.

—width: ширина изображения для CNN. Помните, что вы не можете просто указать тут что-нибудь. Вам необходимо указать ширину, для которой предназначена модель.

—height: высота входного изображения. Также должна соответствовать конкретной модели.

—flatten: надо ли сглаживать изображение (по умолчанию мы не будем этого делать).

Загрузим изображение и изменим его размер, исходя из аргументов командной строки:

# загружаем входное изображение и меняем его размер на необходимый
image = cv2.imread(args["image"])
output = image.copy()
image = cv2.resize(image, (args["width"], args["height"]))
 
# масштабируем значения пикселей к диапазону [0, 1]
image = image.astype("float") / 255.0

Если необходимо, изображение можно сгладить:

# проверяем, необходимо ли сгладить изображение и добавить размер
# пакета
if args["flatten"] > 0:
    image = image.flatten()
    image = image.reshape((1, image.shape[0]))
 
# в противном случае мы работаем с CNN -- не сглаживаем изображение
# и просто добавляем размер пакета
else:
    image = image.reshape((1, image.shape[0], image.shape[1],
        image.shape[2]))

В случае с CNN мы указываем размер пакета, но не выполняем сглаживание (строки 39-41). Пример с CNN рассматривается в следующем разделе.

Теперь загрузим нашу модель и бинаризатор меток в память и попробуем распознать изображение:

# загружаем модель и бинаризатор меток
print("[INFO] loading network and label binarizer...")
model = load_model(args["model"])
lb = pickle.loads(open(args["label_bin"], "rb").read())
 
# распознаём изображение
preds = model.predict(image)
 
# находим индекс метки класса с наибольшей вероятностью
# соответствия
i = preds.argmax(axis=1)[0]
label = lb.classes_[i]

Модель и бинаризатор загружаются в строках 45 и 46.

Распознавание изображений (прогнозирование принадлежности объекта к одному из классов) осуществляется с помощью метода model.predict  (строка 49).

Как же выглядит массив preds?

(Pdb) preds
array([[5.4622066e-01, 4.5377851e-01, 7.7963534e-07]], dtype=float32)

Двумерный массив содержит (1) индекс изображения в пакете (здесь он только один, поскольку было передано одно изображение) и (2) проценты, соответствующие возможной принадлежности изображения к каждой метке класса:

— cats: 54. 6%

— dogs: 45.4%

— panda: ~0%

То есть  наша нейросеть «думает», что, вероятнее всего, видит кошку, и определённо не видит панду.

В строке 53 мы находим индекс наибольшего значения (в данном случае нулевой).

И в строке 54 извлекаем строковую метку “cats” из бинаризатора меток.

Легко, правда?

Теперь отобразим результаты:

# рисуем метку класса + вероятность на выходном изображении
text = "{}: {:.2f}%".format(label, preds[0][i] * 100)
cv2.putText(output, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7,
    (0, 0, 255), 2)
 
# показываем выходное изображение
cv2.imshow("Image", output)
cv2.waitKey(0) 

Мы форматируем текстовый вывод в строке 57 (метку класса и прогнозируемое значение в процентах).

Затем помещаем текст на выходное изображение (строки 58 и 59).

Наконец, выводим картинку на экран и ждём, пока пользователь не нажмёт какую-либо клавишу (строки 62 и 63).

Наш скрипт для распознавания изображений оказался довольно простым.

Теперь вы можете открыть терминал и попробовать запустить обученную нейросеть на собственных снимках:

$ python predict.py --image images/cat.jpg --model output/simple_nn.model \
	--label-bin output/simple_nn_lb.pickle --width 32 --height 32 --flatten 1
Using TensorFlow backend.
[INFO] loading network and label binarizer...

Убедитесь, что вы скопировали/вставили команду целиком (включая аргументы командной строки) из папки со скриптом.

Наша простая нейросеть классифицировала входное изображение как кота с вероятностью 55.87%, несмотря на то, что его морда частично скрыта куском хлеба.

---

Примечание:

Обратите внимание, что полученные вами результаты могут отличаться от приведённых в этой статье. Скорее всего, это происходит из-за того, что процесс обучения каждый раз может проходить по-разному даже на одних и тех же исходных данных. Например, в нашем эксперименте точность нейросети снизилась до 60%, и изображение с котом классифицировалось как “dogs” с вероятностью 45.34%. Можете поделиться своими результатами и предположениями, с чем это может быть связано.

---

9. БОНУС: Обучение свёрточной нейронной сети с Keras

На самом деле, использование стандартной нейронной сети прямого распространения для классификации изображений — не лучшее решение.

Вместо этого разумнее использовать свёрточные нейронные сети (CNN), предназначенные для работы с интенсивностями пикселей и изучения различающих фильтров, что позволяет классифицировать изображения с высокой точностью.

В этом разделе будет использоваться уменьшенный вариант VGGNet (назовём её “SmallVGGNet”).

VGGNet-подобные модели имеют две общие особенности:

1. Используются только свёрточные фильтры 3х3
2. Свёрточные слои (“convolution layers”) чередуются со слоями подвыборки (“pooling layers”).

Приступим к реализации SmallVGGNet.

Откройте файл smallvggnet.py и вставьте туда следующий код:

# импортируем необходимые пакеты
from keras.models import Sequential
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D
from keras.layers.core import Activation
from keras.layers.core import Flatten
from keras.layers.core import Dropout
from keras.layers.core import Dense
from keras import backend as K 

Как вы могли заметить, всё, что необходимо для SmallVGGNet, импортируется из Keras. С каждым из модулей можно ознакомиться в документации Keras.

Теперь определим наш класс SmallVGGNet (строка 12) и метод сборки (build) (строка 14):

class SmallVGGNet:
    @staticmethod
    def build(width, height, depth, classes):
        # инициализируем модель и размер входного изображения
        # для порядка каналов “channel_last” и размер канала
        model = Sequential()
        inputShape = (height, width, depth)
        chanDim = -1
 
        # если мы используем порядок "channels first", обновляем
        # входное изображение и размер канала
        if K. image_data_format() == "channels_first":
            inputShape = (depth, height, width)
            chanDim = 1 

Для сборки требуется 4 параметра: ширина входных изображений (width), высота (height), глубина (depth) и число классов (classes).

Глубина также может интерпретироваться как число каналов. Поскольку мы используем RGB-изображения, то при вызове метода build будем передавать глубину = 3.

Сначала инициализируем последовательную (Sequential) модель (строка 17).

Затем определяем порядок каналов. Keras поддерживает «channels_last» (TensorFlow) и «channels_first» (Theano). Строки 18-25 позволяют использовать любой из них.

Теперь добавим несколько слоёв в сеть:

            # слои CONV => RELU => POOL
            model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding="same",
            input_shape=inputShape))
            model. add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
            model.add(Dropout(0.25)) 

В этом блоке добавляются слои CONV => RELU => POOL.

Первый слой CONV имеет 32 фильтра размером 3х3.

Важно, чтобы мы указали inputShape для первого слоя, так как все последующие размеры слоёв будут рассчитываться с использованием метода “просачивания” (trickle-down).

В этой архитектуре сети мы будем использовать функцию активации ReLU (Rectified Linear Unit). Также будут использованы: пакетная нормализация (Batch Normalization), функция максимума (MaxPooling) и метод исключения (Dropout).

Пакетная нормализация позволяет масштабировать входные данные для передачи их на следующий слой сети. Доказано, что метод эффективно стабилизирует и уменьшает количество шагов обучения CNN.

К слоям POOL применяется функция постепенного уменьшения размера (т. е. ширины и высоты) входного слоя. Обычно в архитектуре CNN слои POOL вставляются между последовательно идущими слоями CONV.

Метод исключения деактивирует случайные нейроны между слоями. В результате процесс становится более устойчивым: уменьшается переобучение, повышается точность; и нейросеть лучше сможет распознавать незнакомые изображения. В нашем случае (строка 33) 25% нейронных соединений случайным образом деактивируются между слоями для каждой итерации обучения.

Переходим к следующим слоям:

            # слои (CONV => RELU) * 2 => POOL
            model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding="same"))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding="same"))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
            model. add(Dropout(0.25))

Обратите внимание, что размеры фильтра остаются прежними (3х3), а общее число фильтров увеличивается с 32 до 64.

Затем идёт набор слоёв (CONV => RELU) * 3 => POOL:

            # слои (CONV => RELU) * 3 => POOL
            model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding="same"))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding="same"))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding="same"))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
            model.add(Dropout(0.25))

Опять же, число фильтров удвоилось с 64 до 128, а размер остался прежним. Увеличение общего количества фильтров при уменьшении размера входных данных в CNN — обычная практика.

И, наконец, последний набор слоёв:

            # первый (и единственный) набор слоев FC => RELU
            model.add(Flatten())
            model.add(Dense(512))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization())
            model.add(Dropout(0.5))
 
            # классификатор softmax
            model.add(Dense(classes))
            model.add(Activation("softmax"))
 
            # возвращаем собранную архитектуру нейронной сети
            return model

Полностью связанные слои в Keras обозначаются как Dense. Последний слой соединён с тремя выходами (так как в нашем наборе данных три класса). Слой softmax возвращает вероятность принадлежности к определённому классу для каждой метки.

Теперь, когда мы реализовали нейросеть SmallVGGNet, давайте напишем скрипт для её обучения на наборе данных Animals.

Большая часть кода такая же, как и в предыдущем примере. Откройте скрипт train_vgg. py:

# импортируем бэкенд Agg из matplotlib для сохранения графиков на диск
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
 
# подключаем необходимые пакеты
from pyimagesearch.smallvggnet import SmallVGGNet
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.optimizers import SGD
from imutils import paths
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import argparse
import random
import pickle
import cv2 
import os

Все import-ы те же, но с двумя отличиями:

1. Вместо from keras.models import Sequential мы загружаем модель SmallVGGNet: from pyimagesearch.smallvggnet import SmallVGGNet
2. Данные будут дополняться с помощью ImageDataGenerator.

Теперь аргументы командной строки:

# создаём парсер аргументов и передаём их
ap = argparse. ArgumentParser()
ap.add_argument("-d", "--dataset", required=True,
    help="path to input dataset of images")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
    help="path to output trained model")
ap.add_argument("-l", "--label-bin", required=True,
    help="path to output label binarizer")
ap.add_argument("-p", "--plot", required=True,
    help="path to output accuracy/loss plot")
args = vars(ap.parse_args())

Видим, что аргументы такие же, как и в предыдущем примере.

Загружаем и предварительно обрабатываем данные:

# инициализируем данные и метки
print("[INFO] loading images...")
data = []
labels = []
 
# берём пути к изображениям и рандомно перемешиваем
imagePaths = sorted(list(paths.list_images(args["dataset"])))
random.seed(42)
random.shuffle(imagePaths)
 
# цикл по изображениям
for imagePath in imagePaths:
    # загружаем изображение, меняем размер на 64x64 пикселей
    # (требуемые размеры для SmallVGGNet), изменённое изображение
    # добавляем в список
    image = cv2. imread(imagePath)
    image = cv2.resize(image, (64, 64))
    data.append(image)
 
    # извлекаем метку класса из пути к изображению и обновляем
    # список меток
    label = imagePath.split(os.path.sep)[-2]
    labels.append(label)

# масштабируем интенсивности пикселей в диапазон [0, 1]
data = np.array(data, dtype="float") / 255.0
labels = np.array(labels)

Снова почти никаких отличий.

Разделяем данные на обучающую и тестовую выборки и бинаризуем метки:

# разбиваем данные на обучающую и тестовую выборки, используя 75% 
# данных для обучения и оставшиеся 25% для тестирования
(trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split(data,
    labels, test_size=0.25, random_state=42)
 
# конвертируем метки из целых чисел в векторы (для 2х классов при 
# бинарной классификации вам следует использовать функцию Keras 
# “to_categorical” вместо “LabelBinarizer” из scikit-learn, которая
# не возвращает вектор)
lb = LabelBinarizer()
trainY = lb.fit_transform(trainY)
testY = lb. transform(testY)

Теперь дополняем данные:

# создаём генератор для добавления изображений
aug = ImageDataGenerator(rotation_range=30, width_shift_range=0.1,
    height_shift_range=0.1, shear_range=0.2, zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True, fill_mode="nearest")
 
# инициализируем нашу VGG-подобную свёрточную нейросеть
model = SmallVGGNet.build(width=64, height=64, depth=3,
    classes=len(lb.classes_))

В строках 75-77 мы инициализируем генератор для добавления изображений.

Это позволит нам создать дополнительные обучающие данные из уже существующих путём поворота, сдвига, обрезания и увеличения изображений.

Дополнение данных позволит избежать переобучения и повысит эффективность модели. Рекомендуется всегда выполнять эту операцию, если нет явных причин этого не делать.

Чтобы собрать нашу SmallVGGNet, просто вызовем метод SmallVGGNet.build в процессе передачи необходимых параметров (строки 80 и 81).

Скомпилируем и обучим модель:

# инициализируем скорость обучения, общее число шагов
# и размер пакета
INIT_LR = 0.01
EPOCHS = 75
BS = 32
 
# компилируем модель с помощью SGD (для бинарной классификации 
# следует использовать binary_crossentropy)
print("[INFO] training network...")
opt = SGD(lr=INIT_LR, decay=INIT_LR / EPOCHS)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt,
    metrics=["accuracy"])
 
# обучаем нейросеть
H = model.fit_generator(aug.flow(trainX, trainY, batch_size=BS),
    validation_data=(testX, testY), steps_per_epoch=len(trainX) // BS,
    epochs=EPOCHS) 

Процесс почти не отличается от предыдущего примера, за исключением того, что, поскольку мы дополняем входные данные, вместо model.fit вызывается метод model.fit_generator. Генератор будет создавать партии дополнительных данных для обучения в соответствии с заданными ранее настройками.

Наконец, оценим модель, построив кривые потерь/точности и сохраним её:

# оцениваем нейросеть
print("[INFO] evaluating network. ..")
predictions = model.predict(testX, batch_size=32)
print(classification_report(testY.argmax(axis=1),
     predictions.argmax(axis=1), target_names=lb.classes_))
 
# строим графики потерь и точности
N = np.arange(0, EPOCHS)
plt.style.use("ggplot")
plt.figure()
plt.plot(N, H.history["loss"], label="train_loss")
plt.plot(N, H.history["val_loss"], label="val_loss")
plt.plot(N, H.history["acc"], label="train_acc")
plt.plot(N, H.history["val_acc"], label="val_acc")
plt.title("Training Loss and Accuracy (SmallVGGNet)")
plt.xlabel("Epoch #")
plt.ylabel("Loss/Accuracy")
plt.legend()
plt.savefig(args["plot"])
 
# сохраняем модель и бинаризатор меток на диск
print("[INFO] serializing network and label binarizer...")
model.save(args["model"])
f = open(args["label_bin"], "wb")
f.write(pickle.dumps(lb))
f.close()

Мы делаем прогнозы на тестовой выборке, а затем оцениваем точность классификации (строки 103-105).

Построение и сохранение на диск графиков, модели и меток аналогично предыдущему примеру.

Продолжим обучать нашу модель. Откройте терминал и выполните следующую команду:

$ python train_vgg.py --dataset animals --model output/smallvggnet.model \
	--label-bin output/smallvggnet_lb.pickle \
	--plot output/smallvggnet_plot.png
Using TensorFlow backend.
[INFO] loading images...
[INFO] training network...
Epoch 1/75
70/70 [==============================] - 3s - loss: 1.3783 - acc: 0.5165 - val_loss: 2.3654 - val_acc: 0.3133
Epoch 2/75
70/70 [==============================] - 2s - loss: 1.0382 - acc: 0.5998 - val_loss: 2.7962 - val_acc: 0.3173
Epoch 3/75
70/70 [==============================] - 2s - loss: 0.9366 - acc: 0.6018 - val_loss: 2.2790 - val_acc: 0.3173
...
Epoch 73/75
70/70 [==============================] - 2s - loss: 0.4402 - acc: 0.8044 - val_loss: 0.4975 - val_acc: 0.7880
Epoch 74/75
70/70 [==============================] - 2s - loss: 0.4306 - acc: 0.8055 - val_loss: 0.6150 - val_acc: 0.7520
Epoch 75/75
70/70 [==============================] - 2s - loss: 0. 4179 - acc: 0.8110 - val_loss: 0.5624 - val_acc: 0.7653
[INFO] evaluating network...
         	precision    recall  f1-score   support
 
   	cats   	0.62      0.84      0.71   	236
   	dogs   	0.75      0.50      0.60   	236
      panda   	0.95      0.92      0.93   	278
 
avg / total   	0.78      0.77      0.76   	750
 
[INFO] serializing network and label binarizer...

Убедитесь, что вы ввели все аргументы командной строки.

Обучение на CPU займёт довольно продолжительное время — каждый из 75 шагов требует более минуты, и процесс будет длиться около полутора часов.

GPU завершит процесс гораздо быстрее — каждый шаг выполняется всего за 2 секунды, как и продемонстрировано.

Посмотрим на итоговый график обучения в каталоге output/:

Как можно увидеть, мы достигли точности в 78% на наборе изображений Animals с использованием свёрточной нейронной сети — значительно выше, чем предыдущее значение в 60%.

Теперь мы можем применить нашу обученную CNN к новым изображениям:

$ python predict. py --image images/panda.jpg --model output/smallvggnet.model \
	--label-bin output/smallvggnet_lb.pickle --width 64 --height 64
Using TensorFlow backend.
[INFO] loading network and label binarizer...

CNN полностью уверена, что это панда.

Алгоритмы CNN используются для поиска изображений, например, в Google Photo, но распознавание и классификация фотографий — не единственный пример использования свёрточных нейросетей: они также хорошо себя показали, например, в задачах обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP).

Исходный код

Код и датасет к статье можно загрузить отсюда (размер архива 246 МБ).

Дерзайте и делитесь своими результатами, а если что-то непонятно — задавайте вопросы в комментариях, мы ответим и поможем разобраться. Также будем рады услышать от вас предложения тем следующих статей — пишите, о чём хотели бы почитать.  

С оригинальной статьёй можно ознакомиться на сайте pyimagesearch. com.

Обучение и аттестация специалистов по неразрушающему контролю

Аттестация специалистов в области неразрушающего контроля проводится в целях подтверждения их уровня теоретической и практической подготовки, необходимого для выполнения работ по определенным видам неразрушающего контроля. Аттестация проводится в соответствии с правилами Госгортехнадзора по аттестации персонала в области неразрушающего контроля СДАНК-02-2020.

Аттестацию и переаттестацию персонала в сфере неразрушающего контроля проводят независимые органы по аттестации (НОАП). НТЦ «Эксперт» является экзаменационным центром Независимого органа по аттестации персонала ОАО «НИКИМТ-Атомстрой». В соответствии с выданным свидетельством № 09-16 от 20.06.2019 экзаменационный центр НТЦ Эксперт имеет право аттестации персонала на I и II квалификационные уровни по следующим областям:

Объект контроля* 1. Оборудование, работающее под избыточным давлением 2. Системы газоснабжения (газораспределения) 3. Подъемные сооружения 4. Объекты горнорудной промышленности 5. Объекты угольной промышленности 6. Оборудование нефтяной и газовой промышленности 7. Оборудование металлургической промышленности 8. Взрывопожароопасные и химически опасные производства 11. Здания и сооружения (строительные объекты)

 

Основная информация по обучению и аттестации дефектоскопистов содержится в следующих разделах:

 

Обучение и сертификация (первичная, продление, расширение) специалистов неразрушающего контроля (дефектоскопистов, контролеров) в городах: Москва, Санкт-Петербург, Саратов. Амурск, Ангарск, Архангельск, Астрахань, Барнаул, Белгород, Бийск, Брянск, Воронеж, Великий Новгород, Владивосток, Владикавказ, Владимир, Волгоград, Волгодонск, Вологда, Иваново, Ижевск, Йошкар-Ола, Калининград, Калуга, Кемерово, Киров, Кострома, Краснодар, Красноярск, Курск, Липецк, Магадан, Магнитогорск, Мурманск, Муром, Набережные Челны, Нальчик, Новокузнецк, Нарьян-Мар, Новороссийск, Новосибирск, Нефтекамск, Нефтеюганск, Новочеркасск, Нижнекамск, Норильск, Нижний Новгород, Обнинск, Омск, Орёл, Оренбург, Оха, Пенза, Пермь, Петрозаводск, Петропавловск-Камчатский, Псков, Ржев, Ростов, Рязань, Самара, Саранск, Смоленск, Сочи, Сыктывкар, Таганрог, Тамбов, Тверь, Тобольск, Тольятти, Томск, Тула, Тюмень, Ульяновск, Уфа, Ханты-Мансийск, Чебоксары, Челябинск, Череповец, Элиста, Ярославль и в других городах РФ, кроме того, в Республике Крым.

«Другими словами» — Почему обучение с использованием изображений так эффективно? (Часть 1)

В течение пяти дней я планирую вести блог об исследованиях и истории, лежащих в основе идеи обучения с использованием картинок. На самом деле это довольно увлекательно, и в этом месяце мы запускаем три ресурса Habitude®. Вчера мы кратко рассмотрели историю и то, как культуры привлекали своих людей изображениями. Ниже часть вторая.

Picture Perfect Training

С начала XXI века в нашем понимании человеческого мозга был достигнут значительный прогресс.Исследования нейробиологов теперь помогают нам осознать роль правого и левого полушария, то, как мужчины развиваются медленнее, чем женщины в подростковом возрасте, важность префронтальной коры головного мозга и то, что заставляет нас как запоминать, так и забывать идеи. Некоторые из наиболее важных открытий информируют нас о важности образов в наших мыслях и действиях. Эти идеи, которыми мы сейчас располагаем, должны стимулировать лидеров и преподавателей к использованию образов и метафор в их общении.

Почему обучение с использованием изображений так эффективно?

1.Большинство людей учатся наглядно.

Согласно данным Mind Tools, 65% населения обучаются визуально. Это двое из каждых трех человек, с которыми вы будете общаться сегодня. Еще больший процент думает с помощью картинок. Если бы я сказал толпе слушателей слово «слон», большинство из них представило бы большое серое животное, а не буквы «И-Л-Е-П-Н-А-Н-Т». Примерно девять из десяти мозгов работают именно так. Это простое напоминание о том, что люди думают, используя образы.Итак, если наше сообщение должно проникнуть, то должны общаться с именно так. Такое обучение органично. Лучше всего об этом сказал Аристотель: «Душа не мыслит без изображения».

2. Наклейка изображений.

3M сообщает, что наглядные пособия в классе улучшают обучение на 400%. Нам нравится видеть картинку, а не просто слышать слово. Мы запоминаем картинки еще долго после того, как слова оставили нас. Мы сохраняем истории в речах больше, чем в словах. Мы помним сценарии. Лица.Цвета. Почему? Они рисуют картину в переполненном мире контента. Постмодернистское общество — это мир, насыщенный данными. Люди обрабатывают около 1000 сообщений в день, как в цифровом формате, так и лично. Единственная надежда на то, что наше сообщение прилипнет, — это убедиться, что оно содержит изображения.

3. Метафоры могут служить языком для людей .

Когда изображение представляет истину или принцип, оно может предоставить таксономию для понимания темы или даже того, как подойти к проекту или ситуации.Фотографии делают концепции запоминающимися и полезными. Когда кто-то просматривает изображение, он быстро связывает его с принципом. Это позволяет изображениям играть главную роль в создании культуры в организации, потому что каждая культура говорит на своем языке. Набор изображений может буквально представлять всю систему ценностей или набор поведений, которые организация хочет, чтобы члены команды приняли.

4. Картинки могут ускорить понимание .

Как я уже сказал, когда инструктор использует изображение для обозначения вневременного принципа, понимание углубляется и ускоряется.Когда наглядное пособие связано со словесным объяснением, это оказывает значительное влияние на учащегося. Фактически это ускоряет процесс обучения. По данным корпорации 3M, мозг обрабатывает визуальную информацию в 60 000 раз быстрее, чем текст. Люди понимают (в своей голове) быстрее, когда формируют картину в своем сердце. Весь мозг задействован. Это означает, что изображения могут ускорить как изучение важных концепций, так и их применение в жизни.

Завтра я планирую опубликовать вторую часть этой серии статей, которая пробудит у вас аппетит и увлечет учащихся изображениями, рассказами и беседами.

Бесплатные изображения, картинки и лицензионные изображения для обучения детей

Учимся читать

Перспективный музыкальный студент

Школьники в Индии

Обратно в школу

Домашнее задание

девочки дошкольного возраста на улице4 76

дошкольники на улице3 72

дошкольники на улице3 70

мальчик, девочка и книга

девочки дошкольного возраста за пределами 60

Школьники в Индии

Рука помощи 2

дошкольники на улице3 71

Мальчик, читающий книгу

Учимся читать алфавит

Дети и компьютеры 1

Мальчик-фотограф.2

Давайте играть в бинго! 96

Давайте играть в бинго! 1

возьми мою руку

Мусульманская школьница

Дети на работе 4

дошкольники на улице4 75

Школьники в Индии

дошкольники на улице2 1

Демократизация информации

Красочная музыка

Дети на работе 1

Научитесь пользоваться компьютером

Блоки

Мать показывает собаку ребенку

Кого пришла очередь? 93

Дорогой Санта, возможно

Кого пришла очередь? 92

Кто сейчас? 94

Парк Детей 5

счеты

Скрипка 2

друзья

Эльфийская кукла

студент 2

плавание дети 5

Рука и фортепиано

Малыш А

Строители 2

Люди серия 1

стена

Библиотека

Теннис 3

Счеты

дошкольные занятия2 2

Первый день в первом классе

клоун

Суетится плачет жалуется

Близко ко мне

Аранца

улыбка

Прятки

Блокировать игру 1

Ранняя работа

Александрос 1

Отрисовка пальца 1

Футбол или бейсбол

Рагу с алфавитом

Бездомный человек и собака

Флавия и Чико 2

наушники

Настольный Футбол Мужчины

цветной карандаш 3

все сделано

Мать читает книгу детям

Игрушка серии 13

Студенты-художники

дошкольник крупным планом 4

Сильвия

Крошечные рок-звезды

Зеленый монстр

Картофельные чипсы вкусные

дошкольные занятия 3

Раскрашенное лицо

Бизнесмен

свадьба

Повар

Девушка кормит рыб

Выпускная серия 13

оператор, кинооператоры, футбол

Класс

Здавствуйте, мистер.Обезьяна

парк пластиковых грузовиков 2

манекен 2

(PDF) Роль декоративных картин в обучении

Коменский, Дж.А. (1658). Orbis sensualium pictus (Видимый мир в картинках) (1-е изд.). Нюрнберг: Издательство Breuer

.

Истербрук, Дж. А. (1959). Влияние эмоций на использование сигналов и организацию поведения.

Психологическое обозрение, 66, 183–201. DOI: 10,1037 / ч0047707.

Эллис, Х.С., и Эшбрук, П. У. (1988). Модель распределения ресурсов эффектов депрессивных состояний настроения

на память. В К. Фидлер и Дж. Форгас (ред.), Аффект, познание и социальное поведение (стр.25–43).

Торонто: Hogrefe & Huber.

Fleiss, J. L., & Cohen, J. (1973). Эквивалентность взвешенной Каппа и коэффициента внутриклассовой корреляции

как меры надежности. Образовательные и психологические измерения, 33, 613–619. DOI:

10.1177 / 001316447303300309.

Харп, С. Ф., и Майер, Р. Э. (1997). Роль интереса в изучении научного текста и иллюстраций: на

проводится различие между эмоциональным интересом и познавательным интересом.Журнал педагогической психологии,

89 (1), 92–102. DOI: 10.1037 / 0022-0663.89.1.92.

Харп, С. Ф., и Майер, Р. Э. (1998). Как соблазнительные детали наносят вред: теория познавательного интереса в научном обучении

. Журнал педагогической психологии, 90 (3), 414–434. DOI: 10.1037 / 0022-0663.90.

3,414.

Хегарти, М., и Джаст, М.А. (1993). Построение ментальных моделей машин из текста и диаграмм.

Журнал памяти и языка, 32, 717–742.DOI: 10.1006 / jmla.1993.1036.

Hekkert, P. (2006). Эстетика дизайна: принципы удовольствия от дизайна. Психология науки, 48 (2), 157–172.

Хиди, С., и Бэрд, В. (1988). Стратегии повышения интереса к текстам и запоминания учащимися пояснительных текстов

. Reading Research Quarterly, 23, 465–483. DOI: 10.2307 / 747644.

Jaeger, O.A., Holling, H., Preckel, F., Schulze, R., Vock, M., Su

¨ß, H.-M., et al. (2006). Berliner Intelli-

genzstrukturtest fu¨ r Jugendliche: Begabungs- und Hochbegabungsdiagnostik (BIS-HB) (Berlin intel-

тест структуры лигентности для подростков: одаренные и очень одаренные диагностика).Go

¨ttingen: Hogrefe.

Джаст, М. А., и Карпентер, П. А. (1980). Теория чтения: от фиксации глаз к пониманию. Психологическое обозрение

, 87, 329–354.

Кульхави, Р. В., Сток, В. А., и Катерино, Л. С. (1994). Справочные карты как основа для запоминания

текста. В W. Schnotz & R. W. Kulhavy (Eds.), Понимание графики (стр. 153–162). Амстердам:

Эльзевир. DOI: 10.1016 / S0166-4115 (09) 60114-X.

Ледер, Х., Бельке, Б., Оберст, А., и Августин, Д. (2004). Модель эстетической оценки и эстетических суждений

. Британский журнал психологии, 95, 489–508. DOI: 10.1348 / 0007126042369811.

Леви, В. Х., & Ленц, Р. (1982). Эффекты текстовой иллюстрации: обзор исследований. Образовательные технологии

Исследования и разработки, 30 (4), 195–232. DOI: 10.1007 / BF02765184.

Левин, Дж. Р., Энглин, Г. Дж., И Карни, Р. Н. (1987). Об эмпирической проверке функций картинок в прозе.

В Д. М. Уиллоуз и Х. А. Хоутон (ред.), Психология иллюстрации: I. Фундаментальные исследования (стр.

51–85). Нью-Йорк: Спрингер.

Мужчина, А. (2007). Иллюстрация: теоретическая и контекстная перспектива. Лозанна: Ava Book.

Майер Р. Э. (1997). Мультимедийное обучение: задаем ли мы правильные вопросы? Психолог-педагог, 32,

1–19.

Майер Р. Э. (2009). Мультимедийное обучение (2-е изд.). Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

Морено Р. и Майер Р. Э. (1999). Когнитивные принципы мультимедийного обучения: роль модальности и смежности. Журнал педагогической психологии, 91, 358–368.

Пик, Дж. (1994). Wissenserwerb mit darstellenden Bildern (Приобретение знаний с помощью живописных картинок).

В B. Weidenmann (Ed.), Wissenserwerb mit Bildern. Instruktionale Bilder в Printmedien, фильм / видео

und Computerprogrammen (Получение знаний с помощью изображений: учебные изображения в печатном виде

, средства массовой информации, видео и компьютерные программы) (стр.59–94). Берн: Ганс Хубер.

Поззер, Л. Л., и Рот, В.-М. (2003). Распространенность, функции и структура фотографий в средней школе

учебников биологии. Журнал исследований в области преподавания естественных наук, 40 (10), 1089–1114. DOI: 10.1002 / tea.

10122.

Рейнер, К. (1992). Движения глаз и зрительное познание: восприятие сцены и чтение. Нью-Йорк:

Springer.

Райнер К. и Поллацек А. (1987). Движения глаз при чтении: обзор учебного пособия.В M. Coltheart (Ed.),

Внимание и производительность XII: Психология чтения (стр. 327–362). Лондон: Эрльбаум.

Райнберг, Ф., Фоллмейер, Р., и Бернс, Б. Д. (2001). FAM: Ein Fragebogen zur Erfassung der aktuellen

motivation in lern- und leistungssituationen (QCM: Анкета текущей мотивации в фактическом обучении

и ситуациях производительности). Диагностика, 47 (2), 57–66. DOI: 10.1026 // 0012-1924.47.2.57.

Рубенс П. (Ред.). (2000). Научно-техническое письмо: руководство по стилю.Лондон: Рутледж.

Саломон, Г. (1984). Телевидение «легко», а печать — «жесткое»: дифференцированное вложение умственных усилий

в обучение в зависимости от восприятия и атрибуции. Журнал педагогической психологии, 76 (4),

647–658. DOI: 10.1037 / 0022-0663.76.4.647.

830 A. Lenzner et al.

123

4 совета по созданию собственных снимков для электронного обучения

Найти подходящие изображения для курсов электронного обучения может быть непросто.Даже имея доступ к библиотеке ресурсов, такой как Content Library 360, вы можете захотеть использовать изображение вашего реального офиса или ваших товарищей по команде. Какой лучший способ наглядно проиллюстрировать свое рабочее место или товарищей по команде, чем использовать фотографии реальной сделки !? А поскольку доступ к смартфону с камерой есть практически у всех, делать собственные снимки для электронного обучения стало еще проще. Если вы думаете о том, чтобы попробовать это, вы захотите ознакомиться с этими проверенными советами от профессионалов электронного обучения.

Совет 1. Планируйте вперед

Хорошая идея — заранее продумать фотографии, которые вам понадобятся. Подумайте о конкретных снимках, которые вам понадобятся. Ищете фоновые изображения? Возможно, вам понадобятся фотографии экстерьера и интерьера офиса. Подумайте, нужно ли вам заранее подготовить места или сделать уборку, и не повлияет ли погода на ваши фотографии. Если вы фотографируете с людьми, заранее поговорите со своими моделями и спланируйте все важные детали, например, гардероб.Также подумайте о содержании вашего курса и позах, которые вы хотите запечатлеть. Кроме того, как упомянул Робин Веггеман в этом разговоре, вам также следует заранее подумать о том, как делать фотографии — пейзаж или портрет?

Совет 2. Ознакомьтесь с политикой вашей компании

Как отметила Джеки Биндер в полезном совете, рекомендуется проверить, существует ли политика компании в отношении фотографии. В зависимости от характера вашей работы и отрасли могут существовать тонкости или правила фотографирования рабочего места или сотрудников.Хорошее место для начала? Проконсультируйтесь с отделом кадров.

Совет 3. Настройте параметры камеры

В зависимости от телефона и камеры, которые вы используете, вы, вероятно, можете изменить настройки камеры, чтобы улучшить свои фотографии. Как рассказал Джон Моррис в ходе обсуждения в сообществе, несколько простых изменений, таких как настройка баланса белого и настройка экспозиции, действительно могут улучшить качество финального снимка.

Совет 4. Редактируйте свои фотографии

После того, как вы сделали фотографии, вы можете многое сделать с точки зрения редактирования после съемки, чтобы улучшить внешний вид и качество фотографии.Обрезка и поворот, настройка цветов и насыщенности, а также осветление или затемнение изображений — вот некоторые из основных вещей, которые вы можете сделать, чтобы улучшить свои фотографии. Вы также можете попробовать что-то более игривое, как упоминает Улисес Массеб в этом обсуждении, например, преобразование фотографий в мультфильмы или векторные изображения. Или, как предлагает Майкл Оппенгеймер, вы можете использовать инструмент для редактирования фотографий, чтобы удалить фон изображения.

Перед тем, как приступить к следующей фотосессии, примите во внимание приведенные выше советы и рекомендации.Вы будете лучше подготовлены к тому, чтобы сделать нужные фотографии в первый раз, что поможет вам создать идеальный вид для вашего проекта электронного обучения. Есть ли у вас какие-нибудь собственные советы по фотосъемке для электронного обучения? Дай мне знать в комментариях!

Следуйте за нами в Twitter и регулярно возвращайтесь в E-Learning Heroes за более полезными советами по всему, что связано с электронным обучением. Если у вас есть вопросы, поделитесь ими в комментариях.

Использование изображений в обучении искусству и другим предметам

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ПРЕПОДАВАНИИ ИСКУССТВА И ДРУГИХ МАТЕРИАЛАХ

р.Ллойд Райан
Помощник суперинтенданта
Интегрированный школьный совет Нотр-Дама
Зима 1993

Введение

Визуализация различного вида — фотографии, картины, диаграммы, иллюстрации — необходимы для хорошей художественной программы. Их цель — усилить и отточить зрительное восприятие детей. Без «критического взгляд «и» образованное видение «, которое дети развивают при использовании наглядных пособий. чтобы поддержать их художественную программу (e.г., по истории искусства, искусствоведению, и эстетические компоненты художественных программ) затем детское творчество производственные возможности будут значительно ослаблены и замедлены.

Однако художественное программирование — лишь один из многих аспектов детской образование, которое может получить огромную пользу от грамотного использования разумно подобранные визуальные эффекты.

Обучение с помощью изображений (опыт визуального образования)

Вообще говоря, картины, картины и другие визуальные эффекты составляют самый эффективный, самый распространенный и самый дешевый способ обучения. Это также среда, которая используется меньше всего. Есть хорошие школы-полезные фотографий в изобилии, почти куда ни глянь. Тем не менее, мы как учителя недостаточно используют этот чрезвычайно полезный ресурс.

Старая поговорка о том, что картинка стоит тысячи слов, может или не может быть правдой. Но что верно, так это то, что одна подходящая картина может быть катализатором, приводящим к появлению тысяч слов и множество творческих и аналитических мыслей.

При правильном и последовательном использовании картинки могут не только иллюстрировать тема, но также может предоставить базу опыта, необходимую детям для того, чтобы извлекать пользу из чтения и письма, а также из множества других учебных материалов, в том числе связанные с художественным программированием.

Источники изображений

Иногда учителя говорят, что им трудно найти подходящий фотографий. Это может быть ситуация, если картинку ищут, когда один нужен, чтобы соответствовать конкретной концепции или уроку. Секрет» собирать картинки, когда и где их можно найти, независимо от соответствуют ли они немедленно осознанной потребности. В конце концов, коллекция будет расти. Источники изображений многочисленны, следующие вероятно, самый очевидный:

Календари
Журналы
Открытки
Поздравительные открытки
Реклама (особенно туристические брошюры)
Плакаты и т. Д.
Для качественной печати: художественные магазины и
Услуги по доставке почты.

Однако мы должны не упускать из виду возможности и будь немного дерзким. (Однажды, идя по коридору офисного здания, Я видел рулон «плакатной доски», застрявший в мусорном ведре вместе с каким-то другим «мусором». Я быстро взглянул и обнаружил четыре совершенно замечательных репродукции акварелей сцен колод. Я их взял!)

Также мы можем привлечь детей к сбору картинок.Они скорее всего будут восторженными помощниками. Иногда они позволяют своим бабушкам и дедушкам и родственники в других городах знают об их поисках, и вскоре струйка картинок может превратиться в настоящий поток.

Организованный сбор

Учителя и директора быстро поймут, что это одно иметь коллекцию картинок; совсем другое дело иметь коллекцию изображений, которые можно использовать. Коллекция картинок быстро достигнет такого количества, что будет иметь ограниченную полезность, если только это ОРГАНИЗОВАННАЯ коллекция.Организация может быть тематической или тема, в отдельных папках с файлами и доступная для хранения в картотеке или файл изображения. Если учителю приходится много времени просеивать через серию фотографий, то вполне вероятно, что он / она обнаружит, что активность разочаровывающее упражнение … с предсказуемыми результатами.

Через какое-то время в здании коллекции может пригодиться для включения критериев идентификации (т. е. кода) в каждый визуальный элемент (т. е. рисунок), чтобы, когда учитель закончил с изображением, его можно было заменены в соответствующей папке с файлами.Сделать процесс заимствования проще, может быть наиболее полезно иметь изображения (например, фотографии) отдельно от репродукций картин. Отдельный раздел файла может быть зарезервировано для «иллюстраций и диаграмм».

Создание файлов изображений

Учителям следует объединить свои коллекции картинок в центральных место нахождения. Затем визуальные эффекты следует классифицировать по тематике. или тема. В какой-то степени категория будет определяться исключительно содержание изображения.Однако изображения также можно разделить на категории. в соответствии с предполагаемым использованием. Например, если тема языковых искусств означает «Отношения», то некоторые визуальные элементы, возможно, потребуется отнести к категории чтобы облегчить их использование в этой теме. Набор цветовых кодов в верхней части каждого изображения будет способствовать максимальному использованию изображений.

Некоторые Категории изображений:

Фрукты Деревья Птицы Кастрюли и сковороды Люди Водопады Горы Сараи Миллс Мосты Лодки и причалы Морские пейзажи Маяки Церкви Уличные сцены (магазины, магазины и т. Д.)) Антикварные автомобили «Сцены» Космос и т. Д.

вагонов и бригад Животные Необычные узоры Формы дизайнов Овощи Блюда Костюмы Одежда Предметы на каждый день пожилых людей Дети в игре Младенцы Реки Пруды и озера Спорт Самолеты и т. Д.

Насколько большими должны быть изображения?

Это зависит от обстоятельств! Небольшую картинку можно использовать в индивидуальной ситуации или в небольшой группе.Однако потребуется гораздо более крупная картина. для больших групп. Эмпирическое правило: «каждый студент должен видеть детали ». Другими словами, мы должны получить фотографии и репродукции картин как можно большего размера.

Для больших картинок и плакатов потребуется отдельное хранилище. Возможно, нам придется попросить школьного «мастера на все руки» сделать файл плаката с изображением шрифт можно найти в магазинах репродукций произведений искусства.

Подбор картинок (фотографий, иллюстраций, картин) для использование с детьми требует такой же осторожности, как и подбор историй и других части текста для чтения.«Содержание» картинки должно быть соответствует возрасту и зрелости детей. Несколько из картины Дега, например, или некоторые работы Тулуз-Лотрека (например, «В Мулен Руж — Стакан абсента») вряд ли подходит для детей школьного возраста. Некоторые из наиболее спорных фотовыставка также может быть оставлена ​​студентам на рассмотрение для себя, когда они становятся взрослыми.

В качестве визуальных элементов должны быть выбраны те элементы, которые определенная группа детей сможет идентифицировать, основываясь на их предыдущем опыты.Этот прошлый опыт может быть «реальным» опытом — побывать, скажем, в историческом музее, или на рынке, или в цирке, или на сцене играть — либо как актер, либо как наблюдатель. Кроме того, опыт может быть более или менее замещающим — например, видеопрезентация в классе или слайд-пленка показать, или предыдущие фотографии, или телешоу дома, или фильм, или книгу читаю в классе, газету или журнал.

Если изображение требует дополнительной информации или опыта, тогда мы должны убедиться, что этот опыт предоставлен, прежде чем пытаться использовать картинку.

Особое внимание следует уделять конкретным участкам или географическому положению. конкретные картинки. Ребенок из центральной части города, который никогда не был так далеко поскольку в пригородах определенно будет другой набор условий для конкретных участков. чем деревенский ребенок, который никогда не был в городе или никогда не видел здание выше двух этажей.

Другими словами, требуется высокая степень соответствия между картинка и дочерняя группа, если картинка должна использоваться эффективно.

Использование изображений

Чтобы извлечь из любого одна картинка, она должна быть «отобрана» и соответствовать нескольким критериям:

1.Это должно быть уместно. Например, следующие критерии нужно будет учесть:

— возраст студентов.
— географический регион использования.
— прошлый «реальный» опыт студентов.
— прошлый косвенный опыт студентов.

«Опыт» включает в себя опыт пространственного / временного характера (например, путешествовать),
, а также более пассивного / статического характера (например, чтение / запись в прошлом опыт, школьный опыт, прошлый опыт с различными визуальными СМИ, в том числе с картинками).

2. Он должен быть соответствующим образом последовательным. То есть содержание изображения должны иметь некоторую согласованность / общность с базой опыта студентов. То есть, когда учитель выбирает наглядное пособие, фоновый опыт детей будет определяющим фактором в этот процесс выбора.

Для младшего ребенка, например, самая эффектная картинка будет иметь идентифицируемый жизненный опыт. Последующий изображения могут иметь меньшее количество жизненного опыта и больше количество других, основанных на опыте (например,g., предыдущие изображения) содержание.

Другими словами, мы должны принять концепцию изображений, которая очень похоже на концепцию чтения. Для того, чтобы школьник «читал» изображение, он / она должен иметь достаточный «словарный запас по картинкам» (т. е. знакомые изображения), чтобы понять смысл изображения. Так же, как это было бы неприятно для ребенка, чтобы попытаться интерпретировать текст с большим количеством незнакомой лексики, поэтому будет ли ребенку неприятно пытаться «прочитать» картинку с помощью много незнакомых образов. Точно так же, как дети смогут предсказывать из контекста при чтении печати, поэтому они будут пытаться предсказать из контекста в «читающих» картинках.

Другими словами, должно быть соответствие между уровнем готовности детей и конкретного визуального. То есть визуал имеет быть таким, чтобы ребенок мог «преодолеть разрыв» между привычными и незнакомые элементы визуализации. Необходимо учитывать зрелость детей и их интересы. Если визуальные крючки их интерес, то они, вероятно, будут больше искать и испытывать больше видя.

3. Он должен быть достаточно сложным.Нам нужно избегать простоты, или визуальные эффекты, которые покровительствуют. Если в визуале нет какой-то сложности, тогда дети, скорее всего, просто откажутся от своих представлений о изображениях в их уже существующие когнитивные категории и без обучения, без видения, происходит.

Так же, как и при чтении печати, здесь должна быть некоторая проблема, комната для некоторого суждения, некоторого критического мышления, некоторого обучения, некоторого предположения и проверка гипотез, поиск некоторых деталей, некоторые процессы идентификации, и так далее.В конце концов, визуальные эффекты используются как инструменты обучения, инструмент для обучения детей видеть, инструмент для помощи детям в развитии критический взгляд, дополняющий их критическое мышление.

Некоторые примечания по использованию картинок в уроках

В простом использовании визуального с группой детей, если визуальное использование не получило думал заранее. Как практически любой другой учебный ресурс, изображения может использоваться для улучшения обучения студентов и развития у них самооценки, или их использование может иметь небольшую ценность или не иметь никакой ценности, и при неосторожном использовании на самом деле может подорвать уверенность студентов в себе.Влияние картинки могут быть почти волшебными при правильном использовании. При использовании в противном случае удар может быть разрушительным. Использование изображений в соответствии с следующие рекомендации улучшат магию и помогут предотвратить негативные эффекты.

1. Не закрывать

Не говорите учащемуся, «о чем» картина. Позволять ребенок определяет для себя. Это уместно, конечно, чтобы учитель мог идентифицировать незнакомые предметы и при подходящем время, чтобы определить настройку, если детям не удалось выполнить так.Если дети идентифицируют сцену на ферме, например, как «популярную» сад «, когда на самом деле это картина района Пис-Ривер в Альберте, тогда доказательства на картинке должны оправдываться. Если доказательства на картинке не идентифицирует себя как географически привязанный, то нет смысла указывать географическое положение. Подумайте, как Смешно этот крайний пример: «Этот куст роз и забор находятся в Фолклендские острова ». Он может ничем не отличаться от розового куста и забора. в любой точке мира! Нет смысла давать постороннюю информацию, что касается визуального образования.Визуализация должна быть полной сам по себе. Однако, если изображение содержит неопознанные элементы (например, пальма), затем рассказывая учащимся, что на картинке изображена сцена в Флорида, может помочь студентам понять содержание изображения.

Эти утверждения, очевидно, неприменимы, если используются изображения. для конкретных целей в других предметных областях и если другие цели адресуется. Например, если цель социальных исследований это «Чем Ньюфаундленд и Род-Айленд похожи и отличаются друг от друга», тогда было бы важно определить географическое положение фотографий выбран, чтобы типизировать каждое из сравниваемых местоположений.

Мы должны позволить ребенку решить — предварительно — на основе доказательств, всегда ориентировочно! Ребенку рекомендуется искать новые доказательства. и чтобы изменить его / ее мнение, новые данные показывают, что уместно сделайте это … но НЕ ребенка следует уговаривать изменить свое мнение просто потому, что ТАК ГОВОРИТ учитель ! (Интеллектуальная тирания не принадлежат в классе).

Мы не должны поддаваться естественному желанию учителя быть «источник знаний».Обеспечить закрытие — значит эффективно уничтожить ценность картинки как будущего инструмента обучения, как источника ученика наслаждения и как источник чудес и открытий. Когда УЧИТЕЛЬ говорит ребенку «о чем картина», тогда у ребенка будет отличная трудности с выходом за пределы восприятия рисунка учителем !!!

2. Примите восприятие ребенка

Мы должны помнить, что, будучи взрослыми, мы видим мир (в том числе картинки) глазами взрослых.Мы давно удобно сгруппировали опыта, настолько, что наши категории заставляют нас воспринимать слепой, по крайней мере, до некоторой степени. Ребёнок ещё не сложился твёрдо, закрытые, взаимоисключающие, всеобъемлющие категории. Чем дольше детские категории могут быть гибкими, тем больше их способность «видеть». (ПОМНИТЕ, ЧТО РЕБЕНОК «УВИДЕЛ», ЧТО У КОРОЛЯ НЕТ ОДЕЖДЫ. НА!!!). Кроме того, многие взрослые, в том числе учителя, потеряли способность воспринимать. Их концепции поглощают их восприятие.То, что они знание заставляет их видеть только то, что они знают; они видят то, во что верят; они не видят деревьев за лесом. Дети, вообще говоря, сохраняют гибкие границы для своих концепций и довольны положительный опыт расширения границ этих понятий.

Однако взрослые иногда приводят к тому, что детские представления становятся жесткий или закрытый. Это случается, когда «значимые» взрослые обеспечивают восприятие и концептуальное закрытие, например, когда детям предоставляют раскраски с концептуальными стереотипами.Некоторые из этих стереотипов примитивны — треугольник на палочке, изображающий «дерево», например, и иногда просто снисходительно — как эти нереальные кролики.

Когда это происходит, способность детей видеть и смотреть является одновременно ослаблен. Все деревья, которые дети «видят», будут интерпретированы как треугольники. на палках; птицы будут «летающими буквами W», а кролики и зайцы, что угодно типа, будут «зайчики».

Точно так же у детей нарушается восприятие, и их представления загрязнены, когда человеческие отношения и деятельность представлены бесчувственно или обычно стерео.Рассмотрим, например, влияние показа женщины и девушки выполняют только «женскую работу», или мальчики и мужчины выполняют «мужскую работу» вещи. Рассмотрим также негативные расовые концепции, которые на основе таких книг, как серия «Маленькое черное самбо» или рассказы и изображения, стереотипно изображающие жителей Востока и «индейцев». Рассмотрим также ущерб, нанесенный изображением Северной Америки. коренные народы как дикари, а не как цельные люди разные языки, со сложными, хорошо развитыми религиями, и с богатое разнообразие культур и обычаев — все это мы должны беречь.

Другими словами, некоторые фотографии заслуживают того, чтобы их отправили в мусорную корзину. могут из-за очевидного ущерба, который они могут нанести детскому восприятию, к их концептуализации и их функционированию.

3. Используйте ответы ребенка как катализатор для допроса

Мы можем спросить ребенка, почему он / она утверждает, что видит то, что он / она утверждает видеть. Возможно, он прав! Может быть использован разумный допрос чтобы обсудить те аспекты, которые учителя быть уместным.

4. Оставить положительный отзыв

Мы должны заставить ребенка чувствовать себя хорошо из-за его / ее восприятия. Если учитель чувствует, что ребенок неправ, он должен помнить об этом. ребенок может быть прав (а) в свете своего опыта и (б) в в абсолютном выражении. Учителя должны осознавать свою слепоту восприятия и убедитесь, что ребенок воспринимает этот опыт как положительный и полезный один.

5. Задавайте простые вопросы неохотным учащимся

Это один из способов добиться успеха! Успех принесет детям из своих оболочек.Если они обнаружат, что могут быть «правильными» для изменения, они постепенно будут брать на себя все больший и больший риск.

6. Не бойтесь возбуждающих, сложных, даже трудных Вопросы

Учителя должны быть готовы к неожиданным ответам … и не спешите давать ЕДИНСТВЕННЫЙ, верный, неопровержимый ответ. Это может быть неправильно! Абсолютно!

7. Разместите изображение

После использования на уроке наглядное пособие следует разместить в в классе, на уровне глаз ученика.Дети, если их интерес был возбужден, найдет время, чтобы присмотреться, таким образом усиливая концепции урока.

Типичные способы опроса при использовании изображений в классе
Обучение

Очевидно, что уровень и тип вопросов, используемых в классе будет зависеть от возраста, зрелости и опыта учащихся. Такие вопросы, как следующие, будут адаптированы для «соответствия» готовности. студентов:

1.Что вы видите на этой картинке?

2. Что вы чувствуете, когда смотрите на картинку?

3. Что вам нравится в этой картинке?

4. Что вам не нравится в этой картинке?

5. Есть ли на этой картинке какие-то детали более интересные, чем другие части? Кто они такие? Чем они интереснее?

6. Что это за настройка? Где? Когда? Дата? Сезон?

7. Есть какие-то действия — опишите.

8. Есть ли основные цифры?

9.Каковы отношения между главной фигурой (ами) и второстепенной цифра (а)?

10. Какая связь между цифрами и настройками?

11. Какие чувства переданы на картинке? Они «вписаться» в картинку?

12. Поговорите о форме, линии, светотени, цвете, тоне, текстуре, баланс, повторение, разнообразие и т. д., особенно в «живописи» или другом «произведение искусства’.

13. О чем эта фотография? (Некоторые картинки действительно «сентенциональны»; другие меньше).

14. Включите в обсуждение как чувственные, так и чувственные переживания. (Сенсорные ощущения: прикосновение, запах, вкус, вид, звуки. Переживания: [эмоциональное содержание?] Страх, счастье, удовольствие, одиночество, тоска, печаль, любовь, ненависть и т. д.)

Некоторые советы по обучению

Ниже приведены некоторые общие рекомендации по обучению:

(a) Мы можем позволить отдельным учащимся найти / выбрать картинку (сфотографировать или нарисовать) и сделать презентацию в классе или провести обсуждение для анализа картины или картины.

(b) Мы можем предложить детям найти / выбрать картинку и провести письменный анализ.

(c) Мы могли бы поощрять (a) и (b) с группами.

(d) Как учителя, мы должны сначала предоставлять картинки или картины, так как дети могут испытывать трудности с поиском или выбором картинок до тех пор, пока у них был связанный опыт.

Фотографии обладают огромным потенциалом в качестве обучающих инструментов. Однако они должны быть тщательно отобраны и использоваться профессионально. При правильном использовании дети учатся видеть и думать. Разве не в этом суть образования?

ССЫЛКИ

Бейли, С.К. (1971). Подготовка администраторов к конфликту разрешающая способность. Образовательная запись , 52, 233-235.

Фоллетт, М.П. (1925). Конструктивный конфликт. В H.C. Меткалф (ред.), Научные основы делового администрирования . Балтимор, Мэриленд: Уильямс и Уилкинс, 1926.

Гринхалл, Л. (1986). Форум SMR: Управление конфликтами. Обзор управления Sloan , 27, 45-51.

Хэнсон, Э.М. (1991). Образовательная администрация и организация Поведение . Торонто: Аллин и Бэкон.

Оуэнс, Р.Г. (1987). Организационное поведение в образовании. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл.

Сэнфорд, Н. (1964). Индивидуальный конфликт и организационный Взаимодействие . В Р. Кан и Э. Боулдинг (ред.). Мощность и Конфликт в организациях , (стр. 100). Лондон: Тависток.

Томас К.(1 976). Конфликты и управление конфликтами . В W.K. Хой и К. Мискель (ред.), Управление образованием: теория, Исследования, практика (стр. 100-102). Нью-Йорк: Макгроу-Хилл, 1991.

Действительно ли картинки помогают в обучении?

На монете фунта, в какую сторону смотрит Королева? »

Я неуверенно останавливаюсь, пытаясь вызвать в уме знакомый образ.

«Осталось?»

К большому удовлетворению моего экзаменатора — профессора психологии Эдинбургского университета Роберта Логи — я ошибаюсь.Ее Величество стоит лицом справа на монетах и ​​слева на марках.

Это тривиальный пример, но он подчеркивает то, что он делает: мы можем видеть что-то 100 или более раз, но не обязательно точно это помнить.

Это важно осознавать по мере того, как мы приближаемся к концу учебного года, когда средние школы убеждают тысячи подростков взяться за дело. Принято считать, что картинки, диаграммы, интеллект-карты и даже цветные ручки являются жизненно важными инструментами для обучения и проверки.Существует также внушительная база исследовательской литературы о роли изображений в обучении, в первую очередь когнитивная теория мультимедийного обучения американского психолога Ричарда Майера. Эта теория предполагает, что «люди более глубоко учатся из слов и изображений, чем из одних слов».

Но недостаточно просто украсить все красивыми картинками и предположить, что это поможет детям учиться.

Как и в большинстве случаев в образовании, здесь все немного сложнее.

Соединяем точки

Идея о том, что визуализация информации полезна для учащихся, довольно широко принята.Причина, по которой это работает, заключается в том, как мы подключены: Логи объясняет, что обучение включает в себя рост сетей между нервными клетками в головном мозге.

«Когда вы учитесь, вы развиваете эти сети и формируете ассоциации между битами информации», — говорит он. «Изображения намного богаче информацией, чем язык, особенно для детей младшего возраста, и вы должны подумать обо всех ассоциациях, которые входят в создание изображения. Так что с изображениями у вас действительно появляется больше связей по мере того, как вы учитесь.

«Изображения могут содержать большой объем информации в очень небольшом объеме визуального отображения — в конце концов, картинка говорит тысячу слов».

Нельзя сказать, что текст не важен. Ключевая концепция здесь известна как «двойное кодирование», когда информация представлена ​​в письменном и визуальном форматах. Меган Смит, доцент Колледжа Род-Айленда на востоке США, говорит, что есть убедительные исследования, показывающие, что такое потребление информации способствует обучению.

«Если у вас есть два разных способа запоминания информации, визуализация и текст, то это даст вам два пути, которые помогут вам запоминать», — говорит она мне.

Вот пример двойного кодирования в классе: учащиеся смотрят учебные материалы, сравнивая изображения со словами. Затем они создают свои собственные изображения на основе информации, которую им необходимо изучить, преобразовывая информацию в различные представления. Так, например, дыхательная система может быть представлена ​​в виде блок-схемы, аннотированной иллюстрации верхней половины человеческого тела и мультфильма. В конечном итоге, говорит Смит, цель будет состоять в том, чтобы учащиеся научились рисовать эти наглядные изображения по памяти.

Правильная обработка изображений

Она говорит, что этот подход не только помогает учащимся осмыслить концепции, создавая несколько способов представления одной и той же информации, но также поощряет важный аспект обучения, называемый поисковой обработкой: получение фактов из мозга снова в более позднее свидание, например, во время теста.

Именно этот процесс поиска должен быть центральным при создании изображения. Например, картографирование концепций (также известное как интеллектуальные карты или диаграммы пауков) — это популярный метод пересмотра, когда учащиеся рисуют «пузыри», содержащие связанные концепции, а затем добавляют соединительные линии и фразы, которые связывают их вместе.Но для того, чтобы они работали хорошо, с ними нужно правильно обращаться.

Наиболее известные исследования преимуществ концептуального картирования были проведены исследователями в области образования Джанелл Блант и Джеффри Карпике. Разделив студентов на две группы, исследователи попросили одну группу изучить учебник и создать концептуальные карты, держа текст перед ними открытым. Другой группе было предложено прочитать материал, затем убрать книги и проверить себя на нем — метод, официально известный как поисковая практика.При осмотре через неделю эти самотестеры показали значительно лучшие результаты, чем составители концептуальных карт, даже если заключительный тест включал составление концептуальной карты. Тем не менее, в ходе опроса большинство студентов заявили, что, по их мнению, рисование карт из их учебников было бы более эффективным инструментом для редактирования.

«Все, что связано с практикой поиска, — это хорошо», — говорит Смит. «Если ученикам нравится концептуальное картирование или материалы позволяют себе такое визуальное изображение, тогда это может быть действительно здорово.Но лучший способ сделать это — сложить материалы и использовать карты для рисования как способ попрактиковаться в доведении информации до ума. Дело не столько в визуализации как таковой, сколько в происходящей обработке. Просто посмотреть на карту — не так хорошо, как вспомнить информацию и воспроизвести ее ».

Обнадеживает то, что художественные достоинства этой карты не слишком важны. Все исследователи, с которыми я разговаривал, признались, что плохо рисуют, но подчеркивали важность самотестирования и поиска, а не создания идеальных изображений.Это потому, что изображения, которые действительно имеют значение, находятся не на бумаге, а в мозгу.

Экстернализация этих картинок путем их рисования может помочь в консолидации, объясняет он, но наиболее важным является процесс создания образов в уме.

«Если вы думаете о том, что необходимо для создания изображения, вы должны понимать материал, который был представлен, чтобы создать изображение, которое представляет информацию. На самом деле весь процесс заставляет ученика действительно понимать информацию, иначе вы вообще не сможете создать изображение.”

Принудительно понимать изображения

Интересно, что процесс создания мысленных образов можно сбить с курса и кастрировать путем выбора «неправильных» картинок. Самыми большими виновниками здесь являются авторы учебников и ресурсов, а также учителя, которые любят «увлекательные» презентации PowerPoint. Студенты, освещающие ревизию «забавными» картинками, тоже могут быть нарушителями.

Профессор Джон Данлоски, психолог из Кентского государственного университета в Огайо, предупреждает, что нельзя отвлекаться на «соблазнительные детали», которые отвлекают от обучения, а не усиливают его.

Опасность заключается в том, что учебники и учителя используют изображения, предназначенные для обращения к читателю или аудитории, а не для ускорения обучения.

«Вы будете читать учебник психологии и узнавать о подкреплении. Чтобы проиллюстрировать это, они использовали симпатичную собаку — например, кто-то учил собаку трюку», — говорит он. «Но вместо того, чтобы думать о том, как должно работать подкрепление, вы начинаете думать о собаках».

Он объясняет, что если наглядные пособия отображают процессы, которые описывает текст или учитель, то они могут улучшить изучение этого содержания.Проблема в том, что иногда мы используем только соблазнительные визуальные эффекты и презентации, которые могут отвлекать.

Данлоски признает, что он, вероятно, слишком много полагается на эти соблазнительные визуальные эффекты в своих лекциях в университете. В конце концов, они классные, привлекательные и привлекательные для скучающих студентов. Но хотя причудливые, яркие или забавные образы могут быть очень запоминающимися, они должны иллюстрировать образовательную точку зрения, а не быть просто развлечением.

То же самое и с яркими анимациями или видеороликами, где слишком много происходящего может привести к так называемой когнитивной перегрузке.

«Наличие визуальной анимации вместе с устным словом или субтитрами может быть действительно полезным, — говорит Меган Смит, — но если вы пытаетесь осмысленно обработать слишком много информации, это может навредить обучению».

Изучение стилей вне моды

В недавнем сообщении в блоге для Learning Scientists (группы когнитивных психологов, посвященных тому, чтобы сделать науку обучения доступной для студентов и учителей, bit.ly/DualCodingLS), Смит описывает несколько полезных советов по борьбе с перегрузкой мозга, включая замедление представление слов и изображений или разбиение на части.Она также предлагает избегать использования одних и тех же слов в изображениях и в тексте — как это ни парадоксально, но на самом деле это требует больше умственных способностей для обработки, чем разные слова.

Еще одно серьезное запрещение — это дополнительные отвлекающие факторы, такие как музыка или несущественная анимация.

Но являются ли изображения лучшим способом передать идеи каждому ученику? Любое обсуждение роли визуальных образов в образовании вскоре затрагивает стили обучения, предполагая, что некоторые люди более склонны учиться на основе изображений, в то время как другие предпочитают слова, слушание или действие.Эта теория была широко и окончательно дискредитирована, и Данлоски считает, что эта концепция должна умереть быстрой смертью.

«У людей есть предпочтения в обучении, но эти предпочтения не соответствуют эффективности конкретного способа обучения чему-либо», — объясняет он. «Тот, кто говорит, что предпочитает визуальный стиль, на самом деле не получит больше пользы от визуального представления, чем от слухового, и наоборот. Это такая приятная идея, что многие люди в сфере образования неуместно зарабатывают на этом деньги, и она продолжает проникать в мышление людей.”

Но хотя он может указать на значительный объем данных, показывающих, что анализ индивидуальных стилей обучения и их использование для адаптации преподавания неэффективно, он говорит, что есть еще одна концепция, за которую стоит цепляться: мультимодальное обучение. Этот метод использует ряд инструментов — визуальных, слуховых, вербальных и физических — для обучения и проверки.

«Это хорошо, что идея стилей обучения неверна, потому что независимо от ваших предпочтений, вероятно, лучший способ обучения одинаков для всех», — говорит он.

Визуальные эффекты однозначно составляют большую часть этого. Готовите ли учеников к тесту или просто заставляйте их понимать информацию на обычном уроке — на любом этапе их обучения — картинки могут иметь большое значение. Смит призывает учителей также помнить, что это эффективный вариант, если вы хотите, чтобы уроки были приятными.

«Учителя должны поощрять учеников создавать забавные способы попрактиковаться в поиске предметов в классе и дома», — говорит она.

«Они могут создавать концептуальные карты по памяти, заставляя их определять взаимосвязи с изображениями и рисовать диаграммы.Все это будет действительно полезно ».

«Мне нравится читать, и мне даже больше нравится, когда в книге есть картинки, но они не всегда способствуют обучению».

---

Доктор Кэт Арни — научный автор и со-ведущая научного шоу BBC Radio 5Live. Она пишет в Твиттере @harpistkat

Бесплатные обучающие картинки для детей, бесплатные обучающие картинки для детей в формате png, бесплатные картинки в библиотеке клипартов

этап проб и ошибок

обращая внимание клипарт

специальное образование в великобритании

дети играют клипарт

buddy reading клипарт

праздник клипарт

студентов картинки

клипарт детский сад

миссий клипарт

детей равноправия и разнообразия

дети держатся за руки клипарт

обучающихся детей

счастливый учитель клипарт

одаренных учеников клипарт

написать клипарт

клипарт дети

семья и друзья клипарт

детские книги клипарт черно-белый

веселые рабочие листы для чтения в средней школе

воскресный школьный учитель картинки

детская книга клипарт

семьи иммигрантов картинки

характер процесса чтения

факторов риска дислексии

журналов с детьми в них

дети учатся клипарт

лютер кинг-младший картинки

abc клипарт

чтение клипарт

дошкольных картинок

Капитолий Техаса

детей в сердце

анимированных картинки из книг

организация клипарт

клипарт дошкольная математика

присмотр за детьми

school fun клипарт

картинки

мультфильм

ребенок в психологии

добрые люди клипарт

математика прозрачный фон клипарт

детей вместе читают книги

вопросов для детей

школьный автобус мультяшный

концептуальная карта для детей

картинки

этап проб и ошибок

детская игрушка-гитара из дерева

кустовых помидоров

обучение преподаванию

мультфильм

логотип аккредитации naeyc

мультфильм

изучающих английский язык

знак

мультфильм

черный мальчик читает книгу

плавание картинки

Фрукты

.