Ažurirano: 8 srp. 24
Ovaj modul nadograđuje se na učenje iz predmeta Razumijevanje umjetne inteligencije i pomaže učenicima da počnu rješavati probleme iz stvarnog svijeta upotrebom alata UI.
Ažurirano: 13 sij. 26
Ažurirano: 23 sij. 26
Ažurirano: 13 sij. 26
Ažurirano: 13 sij. 26
Ažurirano: 13 sij. 26
Učenici će istražiti kako se UI upotrebljava u svakodnevnom životu i naučiti razlikovati prediktivni i generativni UI. Istražit će kakve probleme mogu rješavati pomoću UI i razmisliti o tome kada su alati UI primjereni način rješavanja problema.
Do kraja nastavne jedinice, učenici će biti spremni opisati stupnjeve životnog ciklusa projekta umjetne inteligencije – od ideje do pokretanja modela. Vidjet će kako se ti stupnjevi upotrebljavaju u stvarnim istraživačkim projektima koji se temelje na UI i koji pomažu ljudima diljem svijeta.
U ovoj nastavnoj jedinici, učenici će naučiti opisati razlike između pristupa koji su temeljeni na podacima i pristupa koji su temeljeni na pravilima za rješavanje problema. Istražit će kako se kreiraju sustavi strojnog učenja upotrebom pristupa temeljenog na podacima, uključujući nadzirano učenje.
U ovoj nastavnoj jedinici, učenici će nastaviti primjenjivati životni ciklus projekta umjetne inteligencije. Počet će trenirati model strojnog učenja za rješavanje problema po vlastitom izboru te ga testirati. Istražit će odnos između ocjena pouzdanosti, pragova pouzdanosti i točnosti u predviđanjima modela strojnog učenja. Konačno, izmjerit će točnost svojeg model strojnog učenja (ML).
U ovoj nastavnoj jedinici, učenici će procijeniti i objasniti svoj model UI upotrebom kartice modela koja dokumentira svrhu modela, rezultate testa i ograničenja. Nakon toga će istražiti raspon karijernih mogućnosti koje su dostupne u UI i poljima koja upotrebljavaju aplikacije UI, uključujući karijere u Google DeepMind i područjima od osobnog interesa.