فهم الذكاء الاصطناعي
لماذا لا تستكشف معجم مصطلحات الذكاء الاصطناعي؟
معجم مصطلحات الذكاء الاصطناعي
تم التحديث: 13 نوفمبر 24
تم التحديث: 13 نوفمبر 24
Introduce students aged 11 to 14 to AI and machine learning in a clear and responsible way through this engaging 4-lesson module.
تم التحديث: 13 يناير 26
تم التحديث: 13 يناير 26
تم التحديث: 13 يناير 26
تم التحديث: 13 يناير 26
تم التحديث: 13 يناير 26
سيتعرّف المتعلمون على مصطلح "الذكاء الاصطناعي" (AI)، وسيُكملون أنشطة تهدف إلى توضيح ما هو الذكاء الاصطناعي، وما ليس ذكاءً اصطناعيًا، وكيف يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي بما يعود بالنفع على المجتمع. كما سيتم تشجيعهم على تحليل اللغة المستخدمة في وصف الذكاء الاصطناعي، واستخدام المصطلحات التقنية المناسبة.
في هذا الدرس، سيتعلّم المتعلمون وصف الفرق بين النُهُج المستندة إلى البيانات والنُهُج القائمة على القواعد في حل المشكلات. كما سيستكشفون كيفية إنشاء أنظمة التعلّم الآلي باستخدام نهج مستند إلى البيانات، بما في ذلك التعلّم الخاضع للإشراف.
سيستكشف المتعلمون كيفية إنشاء نماذج التعلّم الآلي باستخدام التعلّم الخاضع للإشراف. وسيطوّرون فهمهم لكيفية استخدام بيانات التدريب ذات التسمية لتدريب نماذج التصنيف، من خلال التفاعل مع أداة الذكاء الاصطناعي التفاعلية Quick, Draw!. وأخيرًا، سيستعرض المتعلمون كيفية استخدام درجات الثقة في تنبؤات نماذج التعلّم الآلي.
سيستكشف المتعلمون كيف يمكن أن يظهر التحيّز في نماذج التعلّم الآلي نتيجة البيانات المستخدمة في تدريبها. وسيقومون بإنشاء نموذج تعلّم آلي خاص بهم لتصنيف صور التفاح والطماطم، وسيكتشفون كيف يمكن لمجموعة بيانات محدودة أن تؤدي إلى تنبؤات متحيّزة وغير دقيقة. وأخيرًا، سيستكشفون نوعين من التحيّز يمكن أن يظهرا في بيانات التدريب.
