Основи на AI и Машинно Обучение за Деца (12+)
Обща Информация
Целева Група: Деца над 12 години
Продължителност: 12 седмици
Честота: 2 занятия седмично по 1.5 часа
Формат: Онлайн/Присъствено
Цели на Курса
- Въведение в основните концепции на изкуствения интелект (AI) и машинното обучение (ML).
- Разбиране на основните алгоритми и техники за машинно обучение.
- Решаване на реални проблеми чрез проекти и предизвикателства.
- Стимулиране на креативност и критично мислене.
Седмица 1-2: Въведение в AI и ML
Занятие 1: Какво е AI?
- Тема: История и развитие на изкуствения интелект.
- Акценти: Примери от ежедневието.
- Дейност: Дискусия и интерактивни видеоклипове.
Занятие 2: Какво е машинно обучение?
- Тема: Разликата между AI и ML.
- Акценти: Надзиравано и ненадзиравано обучение.
- Дейност: Групова работа с примери.
Седмица 3-4: Основни Алгоритми
Занятие 3: Надзиравано Обучение
- Тема: Линейна регресия и класификация.
- Акценти: Приложения и примери.
- Дейност: Програмиране с Python (базови примери).
Занятие 4: Ненадзиравано Обучение
- Тема: Клъстеризация и асоциация.
- Акценти: Примери и упражнения.
- Дейност: Практически задачи с Python.
Седмица 5-6: Инструменти и Технологии
Занятие 5: Python и Jupyter Notebooks
- Тема: Основи на Python.
- Акценти: Инсталация и първи стъпки.
- Дейност: Практически упражнения.
Занятие 6: Библиотеки за Машинно Обучение
- Тема: Scikit-learn и TensorFlow.
- Акценти: Основни функции и примери.
- Дейност: Малки проекти.
Седмица 7-8: Проект и Приложения
Занятие 7: Избор на Проект
- Тема: Реални проблеми за решаване.
- Акценти: Идеи и планиране.
- Дейност: Групова работа за избор на проект.
Занятие 8: Работа по Проекта
- Тема: Събиране и обработка на данни.
- Акценти: Инструменти и техники.
- Дейност: Практическа работа.
Седмица 9-10: Моделиране и Анализ
Занятие 9: Обучение на Модела
- Тема: Създаване и обучение на модели.
- Акценти: Примери и демонстрации.
- Дейност: Програмиране с Python.
Занятие 10: Оценка и Валидиране
- Тема: Тестови данни и метрики за оценка.
- Акценти: Анализ и интерпретация.
- Дейност: Практически задачи.
Седмица 11-12: Презентация и Резултати
Занятие 11: Подготовка за Презентация
- Тема: Как да презентираме проект.
- Акценти: Структура и дизайн.
- Дейност: Подготовка на презентация.
Занятие 12: Презентация на Проектите
- Тема: Презентация пред клас.
- Акценти: Обратна връзка и дискусия.
- Дейност: Презентация и оценка.
Допълнителни Материали
- Книги: “Python for Kids” by Jason Briggs, “Machine Learning for Kids” by Dale Lane.
- Онлайн Ресурси: Codecademy, Coursera, Khan Academy.
- Софтуер: Anaconda, Jupyter Notebooks, Google Colab.
Този курс има за цел да запознае децата с основите на AI и машинното обучение, като същевременно стимулира тяхната креативност и критично мислене чрез практическо обучение и реални проекти.
Уникални предимства
- Теоретични умения
- Практически умения
- Лични умения
Основни концепции на изкуствения интелект (AI)
- История и еволюция на AI
- Определение и ключови области на AI
- Различия между слаб AI и силен AI
Машинно обучение (ML)
- Основи на машинното обучение: дефиниция и видове
- Надзорено, ненадзорено и подсилващо обучение
- Основни алгоритми и методи в машинното обучение
Данни и предобработка на данни
- Видове данни и значението им в AI
- Методи за събиране и предобработка на данни
- Нормализация, скалиране и почистване на данни
Модели на машинно обучение
- Линейна регресия и класификация
- Класификатори като K-близки съседи (KNN), Naive Bayes и Support Vector Machines (SVM)
- Основи на дървесни алгоритми: решаващи дървета и случайни гори
Невронни мрежи и дълбоко обучение
- Основи на невронните мрежи и архитектури
- Дълбоки невронни мрежи и тяхната структура
- Приложения на дълбокото обучение в различни области
Обучение и оценка на модели
- Методи за обучение на модели: разпределение на данни, тренировка и валидиране
- Метрики за оценка на представянето на моделите: точност, прецизност, отзивчивост и F1-скор
- Кръстосано валидиране и избягване на преобучение
Етика и социални аспекти на AI
- Етични въпроси и предизвикателства в AI
- Влияние на AI върху обществото и работните места
- Принципи на отговорната употреба на AI
Бъдещето на AI
- Настоящи и бъдещи тенденции в AI
- Възможности за кариера в AI
- Влияние на AI върху различни индустрии
Тези теоретични умения ще осигурят солидна основа за учениците и ще ги подготвят за по-нататъшно изучаване и практическа работа в областта на AI и машинното обучение.
Основни понятия в AI и машинното обучение:
- Разбиране на основните термини и концепции в изкуствен интелект и машинно обучение.
- Дефиниране на задачи като класификация, регресия и кластеризация.
Програмиране и работа с Python:
- Основни умения в програмирането на Python.
- Използване на Jupyter Notebooks за интерактивно програмиране.
Обработка на данни и визуализация:
- Четене и обработка на данни от различни източници (CSV, JSON и др.).
- Визуализация на данни с библиотеки като Matplotlib и Seaborn.
Основи на машинното обучение:
- Работа с библиотеки като Scikit-Learn за изграждане на модели.
- Обучение на модели за класификация и регресия.
Използване на TensorFlow и Keras:
- Разбиране на невронните мрежи и техните основни архитектури.
- Използване на TensorFlow и Keras за изграждане и трениране на модели.
Решаване на реални проблеми:
- Приложение на наученото в решаването на реални проблеми от различни области като здравеопазване, финанси, транспорт и др.
- Разработване на проекти, които да демонстрират научените умения и познания.
Критично мислене и проблемно решаване:
- Развитие на умения за анализ на проблеми и изготвяне на алгоритми за тяхното решаване.
- Работа с групови проекти и насърчаване на сътрудничеството и комуникацията.
Етични въпроси и използване на AI:
- Разбиране на етичните аспекти и рисковете на използването на AI.
- Разискване на въпроси като приватността, справедливостта и автономността на системите, базирани на AI.
Този списък от умения и компетенции е предназначен да подготви учениците за ефективна работа с AI и машинното обучение, като им осигури знания и умения, които могат да приложат в реалния свят.
Основи на програмирането: Учениците ще научат основите на програмирането с Python, което ще ги запознае с ключови понятия като променливи, условни оператори, цикли и функции.
Решаване на проблеми: Ще усвоят методи за решаване на проблеми чрез компютърния научен подход, включително анализиране на проблеми, разработване на стратегии и използване на подходящи инструменти.
Въведение в AI и машинното обучение: Ще разберат какво представляват изкуствен интелект и машинно обучение, включително основните понятия като алгоритми, модели, данни и обратна връзка.
Обработка на данни: Ще научат методи за обработка, анализ и визуализация на данни с Python, използвайки библиотеки като NumPy и Pandas.
Машинно обучение: Ще разгледат основни алгоритми за машинно обучение като класификация, регресия и кластеризация, както и начини за оценка на модели и подбор на хиперпараметри.
Критично мислене и проблемно решаване: Ще развият уменията си за критично мислене, логическо резониране и проблемно решаване чрез анализ на данни и разработка на AI решения.
Сътрудничество и екипна работа: Ще работят в групи за разработка на проекти, което ще развие техните умения за комуникация, сътрудничество и лидерство.
Креативност и иновации: Ще се насърчава креативното мислене и разработка на иновативни решения чрез проекти и задачи, които изискват оригиналност и изобретателност.
Етични аспекти на AI: Ще се запознаят с етичните въпроси, свързани с използването на изкуствен интелект и машинно обучение, и ще научат как да разглеждат тези въпроси като част от технологичния процес.
Самодисциплина и управление на времето: Ще развият уменията си за самоорганизация, управление на времето и постоянно самообучение, което са основополагащи за успеха в бъдещето им образование и кариера.
Тези умения не само ще им помогнат да се адаптират към бързо развиващите се технологични тенденции, но и ще ги подготвят за успешно участие в световния пазар на труда, където знанията в AI и машинното обучение са от решаващо значение.
Въведение в програмирането с Python: Този модул ще запознае учениците с основите на програмирането чрез езика Python. Ще се разглеждат основни концепции като променливи, условни оператори, цикли и функции. Учениците ще имат възможност да създадат свои първи програми и да разберат как да решават прости проблеми с помощта на програмирането.
Основи на AI и Изкуствен Интелект: Този модул ще въведе учениците в света на изкуствения интелект и машинното обучение. Ще се разгледат основни понятия като какво е изкуствен интелект, как работят основните алгоритми за машинно обучение и как могат да се приложат в реални сценарии. Учениците ще изучат различни типове задачи като класификация, регресия и кластеризация.
Обработка и анализ на данни с Python: Този модул ще се фокусира върху обработката и анализа на данни с помощта на библиотеки като NumPy и Pandas. Учениците ще научат как да зареждат и манипулират данни, как да извършват базови операции като сортиране, групиране и филтриране, както и как да визуализират данни чрез matplotlib.
Машинно обучение и нейронни мрежи: В този модул ще се изучават по-сложни алгоритми за машинно обучение като поддръжка на векторни машини (SVM), дървета на решения, случайни гори и нейронни мрежи. Учениците ще разберат как да избират и оценяват модели, как да подобряват точността на предсказанията и как да се справят с проблеми като претоварване и недообучение.
Етични въпроси и предизвикателства на AI: В последния модул ще се разгледат етичните въпроси, свързани с използването на изкуствен интелект и машинно обучение. Учениците ще се запознаят с въпроси като недискриминация, защита на личните данни, възможни рискове и етични решения в развитието и приложението на AI технологии.
Практически Проекти
- Разработка на собствен модел
- Оценка и оптимизация на модели
- Презентиране на проекти и получаване на обратна връзка
- Финален капстоун проект:
- Избор на тема
- Разработка на проекта
- Представяне и защита пред жури
Моля, попълнете този формуляр
- PreviewDuration : 45 mins
- PreviewDuration : 2 hrs
- PreviewDuration : 1 d
- PreviewDuration : 2 d
- Aliquet bibendum justo aliquetDuration : 14 d
Total number of Students in this course : 1
-
darren
-
Mcgettrick
-
Nik Raychev
-
testtest test
-
Kaloyan Andreeev
-
Александър Дойчев
No news found!
-
1 Star
-
2 Stars
-
3 Stars
-
4 Stars
-
5 Stars
Comment ( 1 )
Leave a Reply Cancel reply
- Artificial General Intelligence
- 4
- 1
- 17 d 2 h 45 m
- : 50
Свържете се с нас:
Свържете се с нас:
- Бизнес Парк Варна, Сграда Б1, гр. Варна
- support@xplorify.bg
- +358 889 852720
- www.xplorify.bg
test
Suspendisse dignissim, velit sed mattis ultricies, urna sem auctor velit, convallis facilisis libero elit pellentesque metus. Curabitur porta dui sit amet ligula ullamcorper posuere. Pellentesque rutrum nulla vel tempus ullamcorper. Pellentesque lectus augue.