MI izpratne
Vai vēlaties iepazīties ar MI terminiem?
MI terminu skaidrojums
Atjaunināts: 1 Febr 25
Atjaunināts: 1 Febr 25
Iepazīstiniet skolēnus vecumā no 11 līdz 14 gadiem ar mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos skaidrā un atbildīgā veidā, izmantojot šo saistošo 4 nodarbību moduli.
Atjaunināts: 13 Janv 26
Atjaunināts: 13 Janv 26
Atjaunināts: 13 Janv 26
Atjaunināts: 13 Janv 26
Atjaunināts: 13 Janv 26
Studenti tiks iepazīstināti ar terminu “mākslīgais intelekts” (MI) un veiks aktivitātes, lai aprakstītu, kas ir MI, kas nav MI un kā MI sistēmas var izmantot sabiedrības labā. Viņi tiks mudināti analizēt valodu, kas tiek lietota MI aprakstīšanai, un lietot atbilstošus un tehniskus terminus.
Šajā nodarbībā studenti apgūs atšķirību starp uz datiem balstītām un uz noteikumiem balstītām problēmu risināšanas pieejām. Viņi izpētīs, kā mašīnmācīšanās sistēmas tiek veidotas, izmantojot uz datiem balstītu pieeju, tostarp uzraudzītu mācīšanos.
Studenti izpētīs, kā ar uzraudzītas mācīšanās palīdzību tiek veidoti mašīnmācīšanās (ML) modeļi. Viņi veidos izpratni par to, kā marķēti apmācības dati tiek izmantoti klasifikācijas modeļu apmācībai, mijiedarbojoties ar interaktīvu mākslīgā intelekta rīku Quick, Draw! Visbeidzot, viņi pārbaudīs, kā ticamības rādītāji tiek izmantoti mašīnmācīšanās modeļu prognozēs.
Studenti izpētīs, kā mašīnmācīšanās modeļos var parādīties neobjektivitāte to apmācībai izmantoto datu dēļ. Viņi izveidos savu mašīnmācīšanās modeli ābolu un tomātu attēlu klasificēšanai un atklās, kā ierobežots datu kopums var novest pie neobjektīvām un neprecīzām prognozēm. Visbeidzot, viņi pētīs divus neobjektivitātes veidus, kas var parādīties apmācības datos.
