Kurikulum umělé inteligence pro základní a střední školy
AI v informatice na 2. stupni a SŠ
Strojové učení s učitelem
Karta 02 z balíčku Strojové učení
Strojové učení s učitelem
Stroje se mohou, podobně jako lidé, učit z příkladů. Využívají k tomu metodu, která se nazývá strojové učení s učitelem. Zjednodušeně to znamená, že nemusíme strojům dávat přesná zadání, nebo chcete-li postup (algoritmus). Místo toho jim ukážeme příklady, ze kterých se sami naučí vykonávat různé úlohy.
Soubory ke stažení
Informace o lekci
Dotace
45—90 minut
Ročníky nebo prekoncepty
2. stupeň ZŠ a víceletá gymnázia
Pomůcky
Pedagog: Projekční zařízení a prezentace.
Žáci: Počítač, notebook nebo tablet (ale ne s OS Android) pro každého žáka nebo do skupiny a stažené obrázky mimozemšťanů.
Klíčová slova
Strojové učení s učitelem
Co se žáci učí
Strojové učení s učitelem (pro klasifikační úlohy) je metoda, při níž se program umělé inteligence učí na základě připraveného datasetu rozpoznávat nová data.
Proč se to učí
Cíl pro balíček karet Strojové učení: Kriticky posoudí rozhodování systémů umělé inteligence.
Jak poznáme, že se to naučili
Natrénují model strojového učení určený k rozpoznávání obrázků.
Výstupy RVP
Data, informace a modelování
I-9-1-04 zhodnotí, zda jsou v modelu všechna data potřebná k řešení problému; vyhledá chybu v modelu a opraví ji
Bloomova taxonomie
Porozumění: Žáci rozumí, jak strojové učení s učitelem funguje a jaké úkoly může řešit.
Aplikace: Používají Teachable Machine k anotaci a trénování modelu na rozpoznání obrázků.
Analýza: Analyzují, jakým způsobem model identifikuje a klasifikuje obrázky a jaké atributy jsou pro rozhodování klíčové.
Digitální kompetence
Informace a komunikace
Pět velkých myšlenek
3-A-II Podstata učení (hledání vzorů v datech)
3-A-III Podstata učení (trénink modelu)
3-C-I Datové sady (sady příznaků)
