Принципы машинного обучения



Дата27.10.2023
өлшемі56 Kb.
#188743
түріУрок

Краткосрочный (поурочный) план

Раздел 

 Искусственный интеллект и технология Blockchain

Ф.И.О (при его наличии) педагога 

 Сатова Н.М.

Дата 


Класс 

Количество 
присутствующих 

Количество 
отсутствующих 

Тема урока 

 Принципы машинного обучения

Цели обучения в соответствии с учебной программой 


Цели урока 

 10.3.1.1 объяснять принципы машинного обучения, нейронных сетей (нейронов и синапсов)

Критерии оценивания

Навык

Критерий

Знание и Понимание

Уметь объяснить принципы машинного обучения, нейронных сетей

Применение

объяснять принципы машинного обучения, нейронных сетей (нейронов и синапсов)

Навыки высокого порядка (анализ, синтез, оценивание)








Ход урока

Этап

Задачи этапа

Деятельность учителя

Деятельность ученика

Организационный
1-2 мин



Проверить готовность детей к уроку. Настроить на работу

Организует проверку готовности детей. Настраивает на работу.

Готовятся. Занимают рабочие места.

Постановка цели и задач урока. Мотивация учебной деятельности учащихся.
2-3 мин

Заинтересовать детей.
Показать необходимость изучения данного вопроса.



Учитель.
О чем пойдет речь на этом Уроке, я думаю, вы озвучите сами, просмотрев видеоролик.
Демонстрирует видеоролик.

Смотрят видеоролик. https://www.youtube.com/watch?v=D_wej8SsvYU

Формулируют тему урока. Отвечают на вопросы.





Основная часть.
Актуализация знаний.
15-18 мин



Раскрыть назначение искусственного интеллекта, типы ИИ, историю возникновения и этапы развития, этапы сферы его применения.

Задает вопросы:


Существует ли уже ИИ?
Что такое ИИ?
ИИ - это, прежде всего, научная область, занимающаяся созданием программ и устройств, имитирующих интеллектуальные функции человека.
Это достаточно общее определение, ведь интеллектуальных функций очень много!

Вопрос: Какими же интеллектуальными (умными) способностями мы обладаем?




Обобщение ответов учителем:
Например, это может быть способность играть в разные игры, запоминать и анализировать что-то, а также это такие понятные для нас с вами вещи, как способность передавать и получать информацию с помощью речи, читать и узнавать, что изображено перед нами, рисовать, писать музыку...
Современные специалисты делят область Искусственного Интеллекта на две большие группы - специализированный (или слабый) и сильный:
● слабый Искусственный Интеллект (название говорит за себя) решает и справляется только с какими-то конкретными задачами, например, играть в шахматы, или находить и фильтровать спам в почте, опознать котика на фотографии...
● сильный Искусственный Интеллект - это те самые персонажи (роботы и компьютеры), которых мы видим в фильмах, играх и научной фантастике. Они способны осознать себя и во всем соответствовать человеку или даже превзойти его!
Как и почему появилось такое разделение - отдельная интересная тема.

Просмотр видеоролика.


Вместо поиска общих алгоритмов интеллекта разработчики переключились на инженерный подход. А именно, взять живых людей, как носителей того самого интеллекта, и описать их знания в понятном для машины формате.


Простейшим и самым распространенным видом таких знаний стали простые правила вида ЕСЛИ-ТО, как мы уже вам показали. Этот подход был назван экспертными системами, так как в его построении участвовали эксперты в своих областях.

Машинное обучение не стоит на месте, и на этом история не заканчивается! В последние годы исследователи стали больше заниматься интеллектуальными задачами, окружающими нас с вами.


Это и поисковые системы, целиком построенные за счет машинного обучения, и анализ текста, помогающего нам не только фильтровать спам и бороться с злоумышленниками, но и отвечать на вопросы.


Демонстрация систем ИИ

А еще нейронные сети нашли применение в множестве креативных задач, о которых люди раньше даже не задумывались:



  • это и стилизация с перерисовкой фотографий, как во многих популярных приложениях где можно стилизовать ваше фото под классиков живописи;

  • создание новых реалистичных изображений, включая фотографии людей,

  • а также бесконечный поток комиксов, отрисованных нейронными сетями;

  • генерация музыки.

Недалек тот день, когда алгоритмы смогут генерировать нам еще целые видеоролики, вплоть до видеороликов с придуманным нами сюжетом под заказ.

Учитывая все достижения, сейчас семимильными шагами развивается робототехника. Успехов пока не так много, но в ближайшие несколько лет исследователи справятся с имеющимися трудностями. Причем может быть, среди этих исследователей будете и вы.


Эта область никогда не стоит на месте, все время появляются новые приложения и совершаются существенные прорывы. В ней, как никогда и как нигде, востребованы новые исследователи, и сейчас отличное время, чтобы начать этим заниматься.


А для этого нужно все время учиться, пробовать новые инструменты и экспериментировать. Невозможно учить машины и проектировать искусственный интеллект, если недостаточно хорошо умеешь учиться сам!

Формулируют определение ИИ, записывают его в тетради. Отвечают на вопросы.

Выполнение практического задания
10-12 мин

Показать практическое применение технологии машинного обучения с использованием программных средств.

Учитель.
Учитель объясняет практическую работу учащимся. 142 страница в учебнике. Работа в Excel
Контролирует работу детей. Помогает. Консультирует.

Работают в программа MS Excel.

Рефлексия
Домашнее задание.



Выявить эмоциональное состояние после урока.

Что я узнал?
Что я бы хотел еще узнать?

Найти дополнительно информацию о ИИ.


Подведение итогов занятия. Выставление оценок.



Выражают собственное мнение, аргументируют его.


Достарыңызбен бөлісу:




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет