Tüm dersler

Kurs

4. sınıf yapay zeka: Veri dedektifleri

Veri topla, örneklere etiket koy, basit bir sınıflandırıcı eğit ve onu test et.

Dersleri sırayla izle. Sonunda verinin topladığımız gerçekler olduğunu söyleyebilir ve bir tabloda bir satır ve bir sütun okuyabilirsin. Bir nesnenin özelliklerini adlandırabilir, her örneğe doğru etiketi verebilir ve yanlış bir etiketi düzeltebilirsin. Bir modeli iki veya üç grupta eğitebilir, bir modeli görmediği resimlerle test edebilir, kaç tahminin doğru olduğunu sayabilir ve bir yanlış tahmini açıklayabilirsin. Bir veri setinde eksik bir grup bulabilir, veri setini dengeleyebilir ve geri dönüşüm ayırıcının neyi doğru, neyi yanlış yaptığını rapor edebilirsin.

Bu dersleri nasıl kullanırsın

  • Bunu yap yazan dersten başla. Başlığın altındaki satırı kendin yapınca devam et.
  • Önce oyna: Oyunlar. Sonra çöz: Sınav. 8/10 doğru ile geçersin. Çalışma kağıtları kağıt üzerinde. Cevaplar en altta.
  • Kısa bir tur yeter. Bir ders zorsa, bir öncekini yeniden oyna.
  • Bir veri defteri tut. Geri dönüşüm ayırıcısı için evden temiz kâğıt, plastik ve metal eşyalar kullan. Yapay zeka araçlarını yalnız bir öğretmenle veya bir ebeveynle kullan. Sormadan insanların fotoğrafını çekme.

Her derste oyunlar, sınav ve çalışma kağıtları vardır.

0/30

Veri nedir?

  1. 1Veri nedirVerinin topladığımız gerçekler olduğunu söyle.
    • Bir hava raporunda ve bir spor skorunda veri bul.
    • Onu kimin topladığını ve neden topladığını söyle.
    • Günün hakkında üç gerçek topla.
  2. 2Veri türleriVeriyi türlere ayır: sayılar, sözcükler, resimler ve sesler.
    • On parça veriyi dört gruba ayır.
    • Bir kameranın hangi türü topladığını söyle.
    • Bir termometrenin hangi türü topladığını söyle.
  3. 3TablolarBir tabloda bir satır ve bir sütun oku.
    • Her satırın bir örnek olduğunu söyle.
    • Her sütunun bir özellik olduğunu söyle.
    • Bir tabloda bir değer bul.
  4. 4Bir veri seti kurEvcil hayvanlar hakkında küçük bir veri seti tablosu yap.
    • Üç sütun seç: ad, tür ve bacak.
    • On satır ekle.
    • Her kutunun dolu olduğunu kontrol et.
  5. 5Veriden sorularVeriden bir soruyu tabloyla yanıtla.
    • Sor: “Hangi evcil hayvan en yaygındır?”
    • Yanıtı bulmak için say.
    • Bunun bir sütun grafiğini yap.

Veri toplama ve etiketleme

  1. 6ÖzelliklerBir nesnenin özelliklerini adlandır, renk ve boyut gibi.
    • Bir yaprağın özelliklerini listele.
    • Hangi özellikleri ölçebileceğini söyle.
    • İki yaprağı ayıran özellikleri seç.
  2. 7EtiketlerHer örneğe doğru etiketi ver.
    • Etiketin, yapay zekanın öğrenmesini istediğimiz yanıt olduğunu söyle.
    • Yirmi resme etiket koy.
    • Bir arkadaşının etiketlerini kontrol et.
  3. 8İyi veriİyi veri için açık ve doğru örneklerin neden önemli olduğunu söyle.
    • Net ve bulanık fotoğrafları karşılaştır.
    • Doğru ve yanlış etiketleri karşılaştır.
    • Hangi setin yapay zekayı daha iyi öğreteceğini söyle.
  4. 9Dağınık veriDağınık veride yanlış bir etiketi bul ve düzelt.
    • Boş kutuları, yazım hatalarını ve yanlış etiketleri bul.
    • Her sorunu düzelt.
    • Düzeltmeseydin yapay zekanın ne öğreneceğini söyle.
  5. 10Özellikleri toplaOn nesnenin özelliklerini ölç ve kaydet.
    • Uzunluğu ve ağırlığı ölç.
    • Rengi ve şekli kaydet.
    • Her satıra bir etiket ekle.

Yapay zeka nasıl öğrenir

  1. 11Örneklerle eğitimEğitimde bir modelin etiketli örneklerden öğrendiğini söyle.
    • Bir modelin ne olduğunu söyle.
    • Eğitimin ona örnek göstermek olduğunu söyle.
    • İyi eğitim örnekleri seç.
  2. 12Sınıflandırma nasıl çalışırBir sınıflandırıcının etiketi nasıl seçtiğini söyle.
    • Bir sınıflandırıcının şeyleri gruplara koyduğunu söyle.
    • Yeni bir resmi kendi örnekleriyle karşılaştırdığını gör.
    • Hangi gruba en yakın olduğunu söyle.
  3. 13İlk modelini eğitBir modeli iki veya üç grupta eğit.
    • İki veya üç grup seç.
    • Her birine en az on örnek ekle.
    • Eğit düğmesine bas ve öğrenmesini izle.
  4. 14Yeni örnekleri test etBir modeli görmediği resimlerle test et.
    • Modele yeni resimler göster.
    • Her tahmini kaydet.
    • Her birini doğru veya yanlış diye işaretle.
  5. 15Eğitim laboratuvarıBir modeli eğit, test et ve iyileştir.
    • Kendi gruplarınla bir model eğit.
    • Onu test et ve hatalarını bul.
    • Örnek ekle ve yeniden test et.

Tahmin yapmak

  1. 16Eğitim ve testNeden yeni örneklerle test ettiğimizi söyle.
    • Eski resimlerle yapılan bir testi yeni resimlerle yapılan bir testle karşılaştır.
    • Eski resim testinin neden adil olmadığını söyle.
    • Bir test setini ayrı tut.
  2. 17Doğru ve yanlışKaç tahminin doğru olduğunu say.
    • Doğru ve yanlış tahminleri say.
    • Skoru 10 üzerinden 8 olarak yaz.
    • İki modeli skorlarına göre karşılaştır.
  3. 18Ne kadar eminBir modelin ne kadar emin olduğunu oku.
    • Bir güven çubuğunu oku.
    • Modelin emin olmadığı bir tahmin bul.
    • Bir kişinin ne zaman kontrol etmesi gerektiğini söyle.
  4. 19Yanlış bir tahminBir yanlış tahmini açıkla.
    • Modelin yanlış bildiği bir resme bak.
    • Onu eğitim örnekleriyle karşılaştır.
    • Neyin farklı olduğunu söyle.
  5. 20Modeli iyileştirModeli iyileştirmek için örnek ekle ve yeniden test et.
    • Kaçırdıklarına benzeyen örnekler ekle.
    • Yeniden eğit.
    • Yeni skoru eski skorla karşılaştır.

Adalet ve yanlılık

  1. 21Kim eksikBir veri setinde eksik bir grup bul.
    • Küçük köpek olmayan bir köpek veri setine bak.
    • Modelin nerede yanılacağını söyle.
    • Başka bir veri setinde eksik bir grup bul.
  2. 22Dengeli veriBir veri setinin dengeli olup olmadığını söyle: her grupta aynı sayı var mı.
    • Her gruptaki örnekleri say.
    • Sayıların bir sütun grafiğini yap.
    • Veri setinin dengeli olup olmadığını söyle.
  3. 23Adil olmayan sonuçlarEksik verinin yapay zekayı nasıl adil olmaktan çıkarabileceğini söyle.
    • Bir modelin bir grupta iyi, başka bir grupta kötü çalıştığını gör.
    • Sorunu veriye bağla.
    • Kimin zarar görebileceğini söyle.
  4. 24Veri setini düzeltVeri setini dengelemek için örnek ekle.
    • Hangi örnekleri ekleyeceğini planla.
    • Onları ekle ve yeniden eğit.
    • Her grubun skorunun iyileşip iyileşmediğine bak.
  5. 25Herkes için adilAdil olmayan bir yapay zekanın kime zarar verebileceğini söyle.
    • Adil olmayan bir yapay zeka hakkında kısa bir öykü oku.
    • Kimin dışarıda bırakıldığını söyle.
    • Onu adil yapmak için bir kural yaz.

Yapay zeka bilim laboratuvarı

  1. 26Bir soru sorBir yapay zeka ayırıcının yanıtlayabileceği bir soru yaz.
    • Geri dönüşüm gibi bir ayırma işi seç.
    • Soruyu yaz: “Bu kâğıt mı, plastik mi, metal mi?”
    • Ayırıcının nasıl yardım edeceğini söyle.
  2. 27Veriyi planlaHangi veri örneklerini toplayacağını planla.
    • Grupları listele.
    • Her grup için kaç örnek olacağını planla.
    • Test için hangi örnekleri ayıracağını planla.
  3. 28Ayırıcıyı kurKâğıt, plastik ve metal ile bir geri dönüşüm ayırıcısı eğit.
    • Temiz geri dönüşümün fotoğraflarını çek.
    • Fotoğraflara etiket koy.
    • Ayırıcıyı eğit.
  4. 29Zor durumları test etAyırıcıyı zor nesnelerde test et.
    • Buruşuk kâğıdı ve parlak plastiği test et.
    • Sonuçları kaydet.
    • En çok yanıldığı nesneyi bul.
  5. 30Geri dönüşüm ayırıcısı raporuGeri dönüşüm ayırıcının neyi doğru, neyi yanlış yaptığını rapor et.
    • Skorunu paylaş.
    • Bir hatayı göster ve açıkla.
    • Onu nasıl daha iyi yapacağını söyle.