Razumijevanje umjetne inteligencije
Zašto ne istražite Rječnik pojmova UI?
Rječnik pojmova umjetne inteligencije
Ažurirano: 8 srp. 24
Trenutno samo na engleskom
Ažurirano: 8 srp. 24
Upoznajte učenike u dobi od 11 do 14 godina s umjetnom inteligencijom i strojnim učenjem na jasan i odgovoran način kroz ovaj zanimljiv modul od 4 scenarija poučavanja.
Ažurirano: 13 sij. 26
Ažurirano: 13 sij. 26
Ažurirano: 13 sij. 26
Ažurirano: 13 sij. 26
Ažurirano: 13 sij. 26
Učenike će se upoznati s pojmom 'umjetna inteligencija' (UI) i dovršiti aktivnosti koje opisuju štoje UI, što nije UI i kako se sustavi UI mogu upotrebljavati u korist društva. Potaknut će ih se da analiziraju jezik koji se upotrebljava za opisivanje UI i upotrebljavanje primjerenih i tehničkih pojmova.
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.
Učenici će istražiti kako se modeli strojnog učenja (ML) kreiraju pomoću nadziranog učenja. Izgradit će svoje razumijevanje o tome kako se označeni podaci za treniranje upotrebljavaju za treniranje modela za klasifikaciju interakcijom s Quick, Draw!, interaktivnim alatom UI. Na kraju, istražit će kako se ocjene pouzdanosti upotrebljavaju u predviđanjima modela ML-a.
Učenici će istražiti na koji način se pristranost može pojaviti u modelima strojnog učenja zbog podataka koji se upotrebljavaju za treniranje. Kreirat će vlastiti model strojnog učenja za klasifikaciju slika jabuka i rajčica te otkriti kako ograničeni skup podataka može dovesti do pristranih i netočnih predviđanja. Konačno, istražit će dvije vrste pristranosti koje se mogu pojaviti u podacima za treniranje.
