كل الدروس

دورة

الذكاء الاصطناعي للصف الرابع: محققو البيانات

اجمع بيانات، وأعطِ كل مثال التسمية الصحيحة، ودرّب مصنّفًا بسيطًا، واختبره.

اعمل الدروس بالترتيب. في النهاية تقدر أن تقول إن البيانات حقائق نجمعها، وأن تقرأ صفًا وعمودًا في جدول. تقدر أن تسمّي الخصائص، وأن تعطي كل مثال التسمية الصحيحة، وأن تصحّح تسمية خاطئة. تقدر أن تدرّب نموذجًا على مجموعتين أو ثلاث، وأن تختبر نموذجًا بصور لم يرها، وأن تعدّ كم توقعًا صحيحًا، وأن تشرح توقعًا خاطئًا واحدًا. تقدر أن تجد مجموعة ناقصة من مجموعة بيانات، وأن توازنها، وأن تخبر بما يصيب فيه فارز إعادة التدوير وما يخطئ فيه.

كيف تستخدم هذه الدروس

  • ابدأ من الدرس المكتوب عليه افعل هذا. انتقل عندما تقدر أن تعمل السطر تحت العنوان وحدك.
  • العب ألعاب أولاً. ثم أجب اختبار. 8 من 10 إجابات صحيحة للنجاح. أوراق عمل على الورق. الإجابات في الأسفل.
  • وقت قصير يكفي. إذا صعب الدرس، اعمل الذي قبله مرة أخرى.
  • احتفظ بدفتر بيانات. للفارز، استخدم أشياء نظيفة من ورق وبلاستيك ومعدن من البيت. استخدم أدوات الذكاء الاصطناعي فقط مع معلم أو أحد والديك، ولا تأخذ صورًا للناس أبدًا من غير أن تطلب.

كل درس فيه ألعاب واختبار وأوراق عمل.

0 من 30

ما هي البيانات؟

  1. 1ما هي البياناتقل إن البيانات حقائق نجمعها.
    • جد بيانات في نشرة الطقس وفي نتيجة رياضة.
    • قل من يجمعها ولماذا.
    • اجمع ثلاث حقائق عن يومك.
  2. 2أنواع البياناترتّب البيانات إلى أعداد وكلمات وصور وأصوات.
    • رتّب عشر بيانات في أربع مجموعات.
    • قل أي نوع تجمعه الكاميرا.
    • قل أي نوع يجمعه مقياس الحرارة.
  3. 3جداولاقرأ صفًا وعمودًا في جدول.
    • قل إن كل صف مثال واحد.
    • قل إن كل عمود خاصية واحدة.
    • جد قيمة في جدول.
  4. 4ابنِ مجموعة بياناتابنِ مجموعة بيانات: جدول صغير عن الحيوانات الأليفة.
    • اختر ثلاثة أعمدة: الاسم والنوع والأرجل.
    • أضف عشرة صفوف.
    • تأكد أن كل خانة ممتلئة.
  5. 5أسئلة من البياناتأجب عن سؤال بجدول.
    • اسأل: «أي حيوان أليف هو الأكثر؟»
    • عدّ لكي تجد الإجابة.
    • اصنع رسم أعمدة لذلك.

جمع البيانات وتسميتها

  1. 6الخصائصسمّ خصائص شيء، مثل اللون والحجم.
    • اكتب خصائص ورقة شجر.
    • قل أي خصائص تقدر أن تقيسها.
    • اختر الخصائص التي تفرّق بين ورقتين.
  2. 7التسمياتأعطِ كل مثال التسمية الصحيحة.
    • قل إن التسمية هي الإجابة التي نريد أن يتعلمها الذكاء الاصطناعي.
    • سمّ عشرين صورة.
    • راجع تسميات صديق.
  3. 8بيانات جيدةقل لماذا تهم البيانات الجيدة: أمثلة واضحة وصحيحة.
    • قارن صورًا واضحة وصورًا مشوّشة.
    • قارن تسميات صحيحة وتسميات خاطئة.
    • قل أي مجموعة تعلّم الذكاء الاصطناعي أفضل.
  4. 9بيانات فوضويةجد بيانات فوضوية وصحّح تسمية خاطئة.
    • جد خانات فارغة وأخطاء كتابة وتسميات خاطئة.
    • صحّح كل مشكلة.
    • قل ماذا يتعلم الذكاء الاصطناعي إذا لم تفعل.
  5. 10اجمع الخصائصاجمع الخصائص: قسها وسجّلها لعشرة أشياء.
    • قس الطول والوزن.
    • سجّل اللون والشكل.
    • أضف تسمية إلى كل صف.

كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي

  1. 11التدريب بأمثلةقل إن النموذج يتعلم من أمثلة لها تسمية.
    • قل ما هو النموذج.
    • قل إن التدريب يعني أن تريه أمثلة.
    • اختر أمثلة تدريب جيدة.
  2. 12كيف يعمل التصنيفقل كيف يختار المصنّف تسمية.
    • قل إن المصنّف يضع الأشياء في مجموعات.
    • شاهده يقارن صورة جديدة بأمثلته.
    • قل أي مجموعة هي الأقرب.
  3. 13درّب نموذجك الأولدرّب نموذجًا على مجموعتين أو ثلاث.
    • اختر مجموعتين أو ثلاثًا.
    • أضف عشر أمثلة على الأقل إلى كل مجموعة.
    • اضغط درّب وشاهده يتعلم.
  4. 14اختبر أمثلة جديدةاختبر نموذجًا بصور لم يرها.
    • أرِ النموذج صورًا جديدة.
    • سجّل كل توقع.
    • ضع علامة صح أو خطأ على كل واحد.
  5. 15مختبر التدريبدرّب نموذجًا واختبره وحسّنه.
    • درّب نموذجًا على مجموعاتك أنت.
    • اختبره وجد أخطاءه.
    • أضف أمثلة واختبره مرة أخرى.

صنع التوقعات

  1. 16التدريب والاختبارقل لماذا نختبر بأمثلة جديدة.
    • قارن اختبارًا بصور قديمة واختبارًا بصور جديدة.
    • قل لماذا اختبار الصور القديمة غير عادل.
    • أبقِ مجموعة الاختبار على حدة.
  2. 17الصح والخطأعدّ كم توقعًا صحيحًا.
    • عدّ التوقعات الصحيحة والخاطئة.
    • اكتب النتيجة 8 من 10.
    • قارن نموذجين بنتائجهما.
  3. 18كم هو متأكداقرأ كم النموذج متأكد.
    • اقرأ الشريط الذي يبيّن كم هو متأكد.
    • جد توقعًا النموذج فيه غير متأكد.
    • قل متى يجب أن يراجع شخص.
  4. 19لماذا أخطأاشرح لماذا أخطأ في توقع خاطئ واحد.
    • انظر إلى صورة أخطأ فيها النموذج.
    • قارنها بأمثلة التدريب.
    • قل ماذا كان مختلفًا.
  5. 20حسّن النموذجحسّن النموذج: أضف أمثلة واختبر مرة أخرى.
    • أضف أمثلة تشبه التي أخطأ فيها.
    • درّب مرة أخرى.
    • قارن النتيجة الجديدة بالنتيجة القديمة.

الإنصاف والتحيز

  1. 21من الناقصجد مجموعة ناقصة من مجموعة بيانات.
    • انظر إلى مجموعة بيانات لكلاب من غير كلاب صغيرة.
    • قل ماذا سيخطئ النموذج.
    • جد مجموعة ناقصة في مجموعة بيانات أخرى.
  2. 22بيانات متوازنةقل هل في مجموعة البيانات العدد نفسه في كل مجموعة.
    • عدّ الأمثلة في كل مجموعة.
    • اصنع رسم أعمدة للأعداد.
    • قل هل مجموعة البيانات متوازنة.
  3. 23نتائج غير عادلةقل كيف البيانات الناقصة تجعل الذكاء الاصطناعي غير عادل.
    • انظر نموذجًا يعمل جيدًا لمجموعة وسيئًا لأخرى.
    • اربط المشكلة بالبيانات.
    • قل من يمكن أن يتضرر.
  4. 24أصلح مجموعة البياناتأضف أمثلة لكي توازن مجموعة بيانات.
    • خطّط أي أمثلة تضيف.
    • أضفها ودرّب مرة أخرى.
    • راجع هل تحسّنت نتيجة كل مجموعة.
  5. 25عادل للجميعقل من يمكن أن يتضرر إذا لم يكن الذكاء الاصطناعي عادلًا للجميع.
    • اقرأ قصة قصيرة عن ذكاء اصطناعي غير عادل.
    • قل من تُرك خارجًا.
    • اكتب قاعدة واحدة لتجعله عادلًا.

مختبر علوم الذكاء الاصطناعي

  1. 26اسأل سؤالًااكتب سؤالًا يستطيع فارز الذكاء الاصطناعي أن يجيبه.
    • اختر عمل فرز، مثل إعادة التدوير.
    • اكتب السؤال: «هل هذا ورق أو بلاستيك أو معدن؟»
    • قل كيف يساعد الفارز.
  2. 27خطّط البياناتخطّط أي أمثلة تجمع.
    • اكتب المجموعات.
    • خطّط كم مثالًا لكل مجموعة.
    • خطّط أي أمثلة تبقيها للاختبار.
  3. 28ابنِ الفارزدرّب فارز إعادة تدوير على الورق والبلاستيك والمعدن.
    • صوّر إعادة تدوير نظيفة.
    • سمّ الصور.
    • درّب الفارز.
  4. 29اختبر حالات صعبةاختبر الفارز على أشياء صعبة.
    • اختبر ورقًا مجعّدًا وبلاستيكًا لامِعًا.
    • سجّل النتائج.
    • جد الشيء الذي يخطئه أكثر.
  5. 30تقرير فارز إعادة التدويرأخبر بما يصيب فيه فارز إعادة التدوير وما يخطئ فيه.
    • شارك نتيجتك.
    • اعرض خطأ واحدًا واشرحه.
    • قل كيف تجعله أفضل.