Embedded Files
📢 28–29 март | Обучение за учители за 1 квалификационен кредит: Как да преподаваме AI грамотност в училище (в партньорство с НБУ)
Модул 1: Какво е изкуствен интелект
Модул 1: Какво е изкуствен интелект
В началния етап учениците правят първите си стъпки в разбирането на изкуствения интелект чрез практически дейности, игри и дискусии. Те се запознават с това как машините използват данни, за да „се учат“, как алгоритмите насочват действията на компютрите и защо теми като справедливост и пристрастия са важни при използването на ИИ.
Структура на уроците в модула: Какво е изкуствен интелект
Структура на уроците в модула: Какво е изкуствен интелект
Урок 1: Какво е изкуствен интелект
Учениците разпознават примери за изкуствен интелект от ежедневието и обсъждат какво прави една система „умна“.
Урок 2: Могат ли машините да се учат
Чрез играта Google Quick, Draw! учениците изследват как работят наборите от данни и как машините правят предположения и прогнози.
Урок 3: Какво е алгоритъм
Учениците създават и „поправят“ алгоритми, за да решават реални задачи от ежедневието, и разбират как ясните инструкции водят до желан резултат.
Модул 2: Как се учат машините
Модул 2: Как се учат машините
Този практически модул запознава учениците с основите на изкуствения интелект и машинното обучение чрез забавни и интерактивни дейности. В ролята на „обучители на ИИ“ те учат как данните тренират ИИ-модели, как възникват грешки и пристрастия и защо справедливостта е важна при създаването на технологии.
Структура на уроците в модула: Как се учат машините
Структура на уроците в модула: Как се учат машините
Урок 1: Как се учат машините: "Teachable Machine"
Учениците изследват как машините се учат от хората чрез процес, наречен контролирано (супервизирано) обучение. Те се упражняват да „обучават робот“ да различава между категории (например крокодили срещу алигатори), след което използват Google Teachable Machine, за да обучат реален ИИ модел. Чрез сравняване на резултатите те виждат как по-разнообразните данни водят до по-точни прогнози.
Урок 2: Пристрастия в изкуствения интелект
Надграждайки опита си с машинното обучение, учениците изследват как ИИ системите могат да вземат несправедливи или неточни решения поради пристрастни данни за обучение. Чрез дейности като „Може ли робот да сортира справедливо?“, учениците разглеждат ролята на гледната точка, научават за алгоритмичните пристрастия и обсъждат идеи как ИИ системите могат да бъдат по-справедливи и отговорни.
Page updated
Google Sites
Report abuse