Lecția 5: Rezolvarea de probleme prin modele de învățare automată

În această lecție, elevii vor parcurge ciclul de viață al unui proiect AI și îl vor folosi pentru a crea un model de învățare automată. Vor aplica o abordare axată pe utilizator pentru a lucra la proiecte AI. Își vor alege un proiect, își vor antrena un model de învățare automată, apoi vor testa modelul pentru a determina acuratețea acestuia.

Obiective de învățare

  • Să descrie etapele ciclului de viață ale unui proiect AI
  • Să folosească un instrument de învățare automată pentru a importa date și a antrena un model
  • Să testeze și să examineze acuratețea unui model ML

Cuvinte-cheie

Ciclul de viață al unui proiect AI, curățarea datelor, model de învățare automată (model ML), clasă, etichetă, antrenare, testare, acuratețe, scor de încredere, prag de încredere

Structura lecției

  • Ordonează etapele ciclului de viață al unui proiect AI
  • Abordarea axată pe utilizator
  • Etapa 1: Definirea problemei
  • Etapa 2: Pregătirea datelor
  • Etapa 3: Antrenarea modelului
  • Etapa 4: Testarea modelului
  • Raportăm despre acuratețea unui model

Prezentarea lecției

Descarcă resursele lecției

Pentru a accesa resursele lecției, te rugăm mai întâi să te autentifici în cont sau să îți creezi un cont nou gratuit.
Vă vom pune apoi câteva întrebări pentru a înțelege mai bine cum veți folosi resursele Experience AI.