Lekcja 2: Jak komputery uczą się na danych

Dowiedz się o roli modeli opartych na danych w systemach AI i uczeniu maszynowym.

Cele dydaktyczne

  • Zdefiniuj powiązanie uczenia maszynowego ze sztuczną inteligencją
  • Wymień trzy powszechne metody uczenia maszynowego
  • Opisz, w jaki sposób można rozwiązać problem klasyfikacji za pomocą uczenia nadzorowanego

Kluczowe terminy

Uczenie maszynowe, dane treningowe, uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane, uczenie przez wzmacnianie, klasyfikacja, klasa, etykieta

Struktura lekcji

  • Czy „inteligentny” głośnik to zastosowanie AI?
  • Dogłębna analiza inteligentnego głośnika
  • Jak modele się uczą?
  • Rodzaje uczenia maszynowego
  • Klasyfikacja
  • Klasyfikacja zwierząt w Serengeti

Omówienie lekcji

Zezwolić na treści z serwisu YouTube?

Na naszej stronie korzystamy z serwisu YouTube do wyświetlania filmów. Przed wczytaniem treści zawsze prosimy o zgodę, ponieważ YouTube może używać plików cookie do śledzenia aktywności użytkowników i poprawy swoich usług.

Przed wyrażeniem zgody zapoznaj się z następującymi politykami Google: Polityka plików cookie i Polityka prywatności.

Zaakceptuj pliki cookie

Pobierz materiały do lekcji

Aby pobrać scenariusz lekcji, slajdy i ćwiczenia, zaloguj się lub utwórz bezpłatne konto w serwisie Raspberry Pi Foundation.
Następnie zadamy Ci kilka pytań, które pomogą nam zrozumieć, w jaki sposób wykorzystasz te materiały.