Все уроки

Курс

ИИ, 6 класс: ИИ и вычислительное мышление

Узнай алгоритмы и данные. Посмотри, как обучают и проверяют модели машинного обучения.

Проходи уроки по порядку. В конце ты отличишь ИИ, машинное обучение и генеративный ИИ и назовёшь вход, модель и выход настоящего приложения с ИИ. Ты запишешь алгоритмы с циклами и условиями и построишь дерево решений. Ты объяснишь, как пиксели хранят картинку как числа и как текст хранится как числа, классифицируешь точку по ближайшим примерам и посчитаешь точность по результатам теста. Ты объяснишь, как нейрон соединяет входы с весами, разделишь предложение на токены, оценишь приложение с ИИ по точности, справедливости и конфиденциальности и покажешь классификатор растений и объяснишь его ошибки.

Как пользоваться этими уроками

  • Начни с урока, где написано Сделай это. Строку под названием сделай сам, потом иди дальше.
  • Сначала Игры. Потом Проверка. 8 из 10 верно для зачёта. Листы на бумаге. Ответы внизу.
  • Каждый урок опирается на предыдущий. Если урок трудный, вернись на один назад.
  • Пользуйся только теми инструментами ИИ, которые разрешил учитель. Никогда не вставляй личные данные в чат-бот. Проверяй каждый ответ ИИ. Скажи, какие части работы сделал ИИ.

В каждом уроке есть игры, проверка и листы.

0 из 36

Понимание ИИ

  1. 1ИИ, машинное обучение и генеративный ИИОтличай ИИ, машинное обучение и генеративный ИИ.
    • Скажи, что такое ИИ, машинное обучение и генеративный ИИ.
    • Нарисуй, как они входят друг в друга.
    • Разложи 10 приложений по трём группам.
  2. 2Короткая история ИИРасставь важные моменты ИИ на линии времени.
    • Поставь на линию времени шахматные компьютеры, голосовых помощников и чат-боты.
    • Скажи, что изменилось, чтобы каждый из них стал возможен.
    • Назови одно предсказание, которое оказалось неверным.
  3. 3Узкий и общий ИИОбъясни, почему сегодняшний ИИ лучше всего справляется с узкими задачами.
    • Сравни шахматную программу и человека.
    • Перечисли задачи, которые ИИ делает хорошо, и задачи, с которыми ему трудно.
    • Объясни, что понадобилось бы общему ИИ.
  4. 4Разбор системы ИИНазови вход, модель и выход настоящего приложения с ИИ.
    • Выбери приложение, например поиск по фото или переводчик.
    • Нарисуй его вход, модель и выход.
    • Скажи, на каких данных его, скорее всего, обучали.

Алгоритмы

  1. 5ПоследовательностиЗапиши алгоритм как последовательность шагов.
    • Дай определение алгоритма.
    • Запиши шаги, как сделать бутерброд.
    • Найди шаги, которые компьютеру непонятны.
  2. 6ЦиклыИспользуй цикл, чтобы повторять шаги.
    • Замени повторяющиеся шаги циклом.
    • Используй цикл, который считает.
    • Используй цикл, который идёт, пока условие не выполнится.
  3. 7УсловияИспользуй условия, чтобы выбрать путь.
    • Запиши if, else if и else.
    • Соедини условия с помощью and, or и not.
    • Проследи алгоритм от руки.
  4. 8Деревья решенийПострой дерево решений, которое сортирует животных.
    • На каждой ветке задавай вопрос «да или нет».
    • Отсортируй 10 животных своим деревом.
    • Найди самое короткое дерево, которое всё ещё работает.

Представление данных

  1. 9Числа и категорииОтличай числа от категорий.
    • Разложи признаки на числа и категории.
    • Преврати категорию в числа.
    • Скажи, зачем компьютеру нужны числа.
  2. 10Картинки как числаОбъясни, как пиксели хранят картинку как числа.
    • Нарисуй картинку на сетке из 0 и 1.
    • Смешай значения красного, зелёного и синего.
    • Посчитай числа на маленьком фото.
  3. 11Текст как числаОбъясни, как текст хранится как числа.
    • Преврати буквы в коды.
    • Дай каждому слову в списке число.
    • Посчитай, как часто встречается каждое слово.
  4. 12Таблицы данныхРазложи данные по строкам, столбцам и признакам.
    • Собери таблицу в электронной таблице.
    • Назови признаки и метку.
    • Отсортируй таблицу и отфильтруй её.

Классификация

  1. 13Признаки и меткиВыбери полезные признаки для метки.
    • Скажи, что такое признак и что такое метка.
    • Расставь признаки от самых полезных к самым бесполезным.
    • Убери признак, который не помогает.
  2. 14Ближайший соседКлассифицируй точку по ближайшим примерам.
    • Отметь примеры на графике с двумя признаками.
    • Найди ближайший пример к новой точке.
    • Возьми три ближайших примера и устрой голосование.
  3. 15Линии границПроведи линию, которая разделяет две группы.
    • Проведи линию между двумя группами точек.
    • Классифицируй новые точки по стороне линии.
    • Найди данные, которые прямая линия не разделяет.
  4. 16Построй классификаторПострой простой классификатор в инструменте без кода.
    • Загрузи маленький набор данных.
    • Обучи классификатор.
    • Классифицируй 5 новых примеров.

Обучение модели

  1. 17Обучающие данныеОбъясни, чему модель учится на обучающих данных.
    • Скажи, что модель учит закономерности, а не правила, которые ты пишешь.
    • Покажи, как смена данных меняет модель.
    • Найди закономерность, которую модель выучила случайно.
  2. 18Тестовые данныеОбъясни, почему тестовые данные надо держать отдельно.
    • Раздели данные на обучающий и тестовый наборы.
    • Сравни результаты на двух наборах.
    • Объясни, что для модели значит «запоминание».
  3. 19ТочностьПосчитай точность по результатам теста.
    • Посчитай верные предсказания.
    • Запиши точность в процентах.
    • Объясни, почему 90% всё ещё может быть плохо.
  4. 20Улучши модельИзмени данные и сравни точность.
    • Добавь больше примеров.
    • Убери неверные метки.
    • Записывай точность после каждого изменения.

Идеи нейронных сетей

  1. 21Искусственные нейроныОбъясни, как нейрон соединяет входы с весами.
    • Умножь каждый вход на его вес.
    • Сложи их и сравни с порогом.
    • Измени вес и посмотри, как меняется выход.
  2. 22СлоиОбъясни, как слои передают сигналы вперёд.
    • Нарисуй входной, скрытый и выходной слои.
    • Пропусти числа через крошечную сеть.
    • Скажи, почему больше слоёв могут находить более сложные закономерности.
  3. 23Обучение весовОбъясни, что обучение меняет веса.
    • Угадай веса и проверь ошибку.
    • Чуть измени веса, чтобы ошибка стала меньше.
    • Скажи, что обучение повторяет это много раз.
  4. 24Живая нейронная сетьРазыграй маленькую нейронную сеть с одноклассниками.
    • Каждый человек — один нейрон.
    • Передавай сигналы от входа к выходу.
    • Измени веса, чтобы исправить неверный ответ.

Генеративный ИИ

  1. 25Как получается текстОбъясни, что языковая модель предсказывает следующий токен.
    • Предскажи следующее слово в предложениях.
    • Собери по рассказу крошечный предсказатель следующего слова.
    • Скажи, почему модель может звучать правильно, но ошибаться.
  2. 26ТокеныРаздели предложение на токены.
    • Посмотри, как токенизатор делит слова.
    • Посчитай токены в предложении.
    • Скажи, почему длинные слова становятся несколькими токенами.
  3. 27Опыты с промптамиИзмени одну часть промпта и сравни результаты.
    • Меняй только одну вещь за раз.
    • Записывай каждый промпт и результат.
    • Напиши, что сделало каждое изменение.
  4. 28Пределы генерацииОбъясни, почему языковая модель может выдумывать.
    • Найди выдуманный факт в ответе ИИ.
    • Объясни, почему предсказание может его породить.
    • Перечисли способы проверить текст ИИ.

Этика ИИ

  1. 29ПредвзятостьНайди предвзятость в наборе данных или в результате.
    • Дай определение предвзятости в ИИ.
    • Найди группу, которая представлена мало.
    • Объясни, как это меняет результаты.
  2. 30Точность и довериеРеши, когда ответу ИИ можно доверять.
    • Сравни применение с низким риском и с высоким риском.
    • Реши, когда человек обязан проверить.
    • Напиши список проверки доверия.
  3. 31КонфиденциальностьОбъясни, какие данные собирает приложение с ИИ.
    • Прочитай краткое описание конфиденциальности приложения.
    • Перечисли данные, которые оно собирает.
    • Скажи, чем ты бы не поделился.
  4. 32Оцени систему ИИОцени приложение с ИИ по точности, справедливости и конфиденциальности.
    • Сделай карточку оценок из трёх частей.
    • Проверь приложение и заполни карточку.
    • Предложи одно исправление.

Проект исследования ИИ

  1. 33Спланируй проектНапиши вопрос и спланируй набор данных.
    • Напиши вопрос: «С какого растения этот лист?»
    • Выбери 3 или 4 группы растений.
    • Спланируй обучающий и тестовый наборы.
  2. 34Подготовь данные о растенияхРазложи фото листьев и поставь метки.
    • Используй готовый набор данных о листьях.
    • Проверь метки.
    • Держи тестовый набор отдельно.
  3. 35Обучи и проверьОбучи классификатор растений и запиши результаты.
    • Обучи классификатор.
    • Посчитай точность на тестовом наборе.
    • Собери неверные предсказания.
  4. 36ИИ-детектив растенийПокажи классификатор растений и объясни его ошибки.
    • Покажи верные и неверные предсказания.
    • Объясни, почему случились ошибки.
    • Скажи, какие дополнительные примеры помогли бы.