Kurikulum umělé inteligence pro základní a střední školy
Umelá inteligencia v informatike na stredných školách a gymnáziách
Predsudky
Karta 03 z balíčka Strojové učenie
Predsudky
Systémy umelej inteligencie sa učia z údajov pripravených ľuďmi. Zle pripravené, nevyvážené údaje alebo ich nedostatok môžu spôsobiť, že umelá inteligencia bude určitým spôsobom zaujatá. Žiaci pokračujú v aktivite Mimozemská detektívna agentúra.
Informácie o lekcii
Dotácie
45 minút
Ročníky alebo predsudky
2. stupeň základných škôl a viacročné gymnáziá
Pomôcky
Pedagóg: sady kariet rodín cudzincov, premietacie zariadenie, prezentácia.
Študenti: Počítač, notebook alebo tablet (ale nie s OS Android) pre každého študenta alebo skupinu.
Stavebné kamene
Predsudky, súbor údajov, strojové učenie
Čo sa žiaci naučia
Systémy strojového učenia sú skreslené.
Skresleniu možno predísť testovaním modelu a úpravou súboru údajov.
Prečo sa to učí
Cieľ pre balíček kariet strojového učenia: kriticky posúdiť rozhodovanie systémov umelej inteligencie.
Ako zistíme, či sa naučili
Vysvetlite pojem zaujatosti.
Výstupy RVP
Údaje, informácie a modelovanie
I-9-1-04 vyhodnocuje, či sú v modeli všetky údaje potrebné na vyriešenie problému; nachádza a opravuje chyby v modeli.
Bloomova taxonómia
Pochopenie: Pochopte, ako nedostatočné alebo nedostatočne reprezentatívne údaje vedú k skresleniu modelov umelej inteligencie.
Aplikácia: Použite Teachable Machine na trénovanie a testovanie modelu, identifikujte prípady skreslenia v údajoch.
Digitálne kompetencie
Informácie a komunikácia
Päť veľkých myšlienok
Súbory údajov 3-C-III (zaujatosť)
