Всички уроци

Курс

ИИ за 6. клас: ИИ и компютърно мислене

Научи алгоритми и данни и виж как се обучават и тестват моделите на машинното обучение.

Мини уроците по ред. Накрая можеш да различиш ИИ, машинното обучение и генеративния ИИ и да назовеш входа, модела и изхода на истинско приложение с ИИ. Можеш да пишеш алгоритми с цикли и условия и да построиш дърво на решенията. Можеш да обясниш как пикселите и текстът се пазят като числа, да класифицираш точка по най-близките ѝ примери и да сметнеш точността от резултатите на теста. Можеш да обясниш как неврон съчетава входове с тежести, да разделиш изречение на токени, да оцениш приложение с ИИ по точност, справедливост и поверителност и да представиш класификатор на растения и да обясниш грешките му.

Как да ползваш тези уроци

  • Започни от урока, на който пише Направи това. Мини нататък, когато можеш сам да направиш реда под заглавието.
  • Първо играй Игри. После направи Тест. 8 от 10 верни, за да минеш. Работни листове са на хартия. Отговорите са отдолу.
  • Всеки урок стъпва на предишния. Ако урокът е труден, върни се един назад.
  • Ползвай само инструментите с ИИ, които учителят ти одобрява. Никога не поставяй лична информация в чатбот. Проверявай всеки отговор на ИИ и кажи кои части от работата ти е помогнал ИИ.

Всеки урок има игри, тест и работни листове.

0 от 36

Разбиране на ИИ

  1. 1ИИ, машинно обучение и генеративен ИИРазличи ИИ, машинното обучение и генеративния ИИ.
    • Определи ИИ, машинното обучение и генеративния ИИ.
    • Начертай как се вместват едно в друго.
    • Подреди 10 приложения в трите групи.
  2. 2Кратка история на ИИПостави важни моменти от историята на ИИ на времева линия.
    • Постави компютри за шах, гласови помощници и чатботове на времева линия.
    • Кажи какво се е променило, за да стане всеки възможен.
    • Назови едно предсказание, което е било грешно.
  3. 3Тесен и общ ИИОбясни защо днешният ИИ е най-добър в тесни задачи.
    • Сравни програма за шах и човек.
    • Изброи задачи, които ИИ върши добре, и задачи, които му тежат.
    • Обясни какво би трябвало на общ ИИ.
  4. 4Анализирай система с ИИАнализирай истинско приложение с ИИ и назови входа, модела и изхода.
    • Избери приложение, като търсене на снимки или преводач.
    • Начертай входа, модела и изхода му.
    • Кажи на какви данни вероятно е обучено.

Алгоритми

  1. 5ПоследователностиНапиши алгоритъм като последователност от стъпки.
    • Определи какво е алгоритъм.
    • Напиши стъпки за сандвич.
    • Намери стъпки, които не са ясни за компютър.
  2. 6ЦиклиИзползвай цикъл, за да повтаряш стъпки.
    • Замени повторените стъпки с цикъл.
    • Използвай цикъл, който брои.
    • Използвай цикъл, който върви, докато условието стане вярно.
  3. 7УсловияИзползвай условия, за да избереш пътя.
    • Напиши if, else if и else.
    • Съчетай условия с и, или и не.
    • Проследи алгоритъм на ръка.
  4. 8Дървета на решениятаПострой дърво на решенията, което подрежда животни.
    • Задавай въпроси с да или не на всеки клон.
    • Подреждай 10 животни с твоето дърво.
    • Намери най-късото дърво, което още работи.

Представяне на данни

  1. 9Числа и категорииРазличи числовите данни от категориите.
    • Подреди признаците на числа и категории.
    • Превърни категория в числа.
    • Кажи защо на компютъра му трябват числа.
  2. 10Изображения като числаОбясни как пикселите пазят изображение като числа.
    • Нарисувай картина върху мрежа от 0 и 1.
    • Смеси стойности за червено, зелено и синьо.
    • Преброи числата в малка снимка.
  3. 11Текст като числаОбясни как текстът може да се пази като числа.
    • Превърни букви в кодове.
    • Дай на всяка дума в списък число.
    • Преброи колко пъти се появява всяка дума.
  4. 12Таблици с данниПодреди данните в таблици с редове, колони и признаци.
    • Направи таблица в електронна таблица.
    • Назови признаците и етикета.
    • Подреждай и филтрирай таблицата.

Класификация

  1. 13Признаци и етикетиИзбери полезни признаци за етикет.
    • Кажи какво е признак и какво е етикет.
    • Подреждай признаците от най-полезен към най-малко полезен.
    • Махни признак, който не помага.
  2. 14Най-близък съседКласифицирай точка по най-близкия съсед: най-близките ѝ примери.
    • Нанеси примери на графика с два признака.
    • Намери най-близкия пример до нова точка.
    • Използвай най-близките 3 и гласувай.
  3. 15Чертане на границиНачертай граница: линия, която разделя две групи.
    • Начертай линия между две групи точки.
    • Класифицирай нови точки според страната на линията.
    • Намери данни, които никоя права линия не може да раздели.
  4. 16Построй класификаторПострой прост класификатор с инструмент без код.
    • Зареди малък набор от данни.
    • Обучи класификатор.
    • Класифицирай 5 нови примера.

Обучение на модел

  1. 17Обучителни данниОбясни какво научава модел от обучителните данни.
    • Кажи, че моделът учи закономерности, не правила, които ти пишеш.
    • Покажи как смяната на данните сменя модела.
    • Намери закономерност, която модел е научил случайно.
  2. 18Тестови данниОбясни защо тестовите данни трябва да стоят отделно.
    • Раздели данните на обучителен и тестов набор.
    • Сравни оценките на двата набора.
    • Обясни какво значи „наизустяване“ за модел.
  3. 19ТочностСметни точността от резултатите на теста.
    • Преброи верните предсказания.
    • Напиши точността като процент.
    • Обясни защо 90% пак може да е лошо.
  4. 20Подобри моделСмени данните и сравни точността, за да подобриш модел.
    • Добави още примери.
    • Махни грешните етикети.
    • Запиши точността след всяка промяна.

Идеи за невронни мрежи

  1. 21Изкуствени неврониОбясни как неврон съчетава входове с тежести.
    • Умножи всеки вход по тежестта му.
    • Събери ги и сравни с праг.
    • Смени тежест и виж как се сменя изходът.
  2. 22СлоевеОбясни как слоевете предават сигнали напред.
    • Начертай входен, скрит и изходен слой.
    • Пусни числа през мъничка мрежа.
    • Кажи защо повече слоеве могат да намерят по-трудни закономерности.
  3. 23Учене на тежестиОбясни, че ученето на тежести значи: обучението ги променя.
    • Познай тежести и провери грешката.
    • Побутвай тежестите, за да стане грешката по-малка.
    • Кажи, че обучението повтаря това много пъти.
  4. 24Човешка невронна мрежаИзиграй малка човешка невронна мрежа със съучениците си.
    • Всеки човек е един неврон.
    • Предай сигнали от входа към изхода.
    • Смени тежести, за да оправиш грешен отговор.

Генеративен ИИ

  1. 25Как се създава текстОбясни, че езиков модел създава текст, като предсказва следващия токен.
    • Предскажи следващата дума в изречения.
    • Направи мъничък предсказател на следващата дума от разказ.
    • Кажи защо моделът може да звучи вярно, а да греши.
  2. 26ТокениРаздели изречение на токени.
    • Виж как токенизатор цепи думите.
    • Преброи токените в изречение.
    • Кажи защо дългите думи стават няколко токена.
  3. 27Опити с промптовеПромени една част от промпт и сравни резултатите.
    • Променяй само едно нещо наведнъж.
    • Записвай всеки промпт и резултата му.
    • Напиши какво е направила всяка промяна.
  4. 28Граници на създаванетоОбясни границите на създаването: защо езиков модел може да измисля неща.
    • Намери измислен факт в отговор на ИИ.
    • Обясни защо предсказването може да го създаде.
    • Изброи начини да провериш текст от ИИ.

Етика на ИИ

  1. 29ПристрастиеНамери пристрастие в набор от данни или в резултат.
    • Определи пристрастието в ИИ.
    • Намери група, която е слабо представена.
    • Обясни как това променя резултатите.
  2. 30Точност и довериеРеши по точността кога е безопасно да вярваш на отговор от ИИ.
    • Сравни употреби с малък и с голям риск.
    • Реши кога човек трябва да провери.
    • Напиши списък за доверие.
  3. 31ПоверителностОбясни поверителността: какви данни събира приложение с ИИ.
    • Прочети краткото за поверителност на приложение.
    • Изброи данните, които събира.
    • Кажи какво не би споделил.
  4. 32Оцени система с ИИОцени приложение с ИИ по точност, справедливост и поверителност.
    • Направи карта с оценки от три части.
    • Тествай приложението и я попълни.
    • Предложи една поправка.

Проект за откриване с ИИ

  1. 33Планирай проектаНапиши въпрос и планирай набора от данни.
    • Напиши въпроса: „От кое растение е този лист?“
    • Избери 3 или 4 групи растения.
    • Планирай обучителния и тестовия набор.
  2. 34Подготви данни за растенияПодготви данни за растения: подреди и сложи етикети на снимки на листа.
    • Използвай готов набор от листа.
    • Провери етикетите.
    • Дръж тестовия набор отделно.
  3. 35Обучи и тествайОбучи и тествай класификатор на растения и запиши резултатите.
    • Обучи класификатора.
    • Сметни точността върху тестовия набор.
    • Събери грешните предсказания.
  4. 36Детектив на растения с ИИПредстави класификатор на растения и обясни грешките му.
    • Покажи верни и грешни предсказания.
    • Обясни защо са станали грешките.
    • Кажи кои допълнителни примери биха помогнали.