Основи на AI и Машинно Обучение за Деца (12+)

( 1 Review )
лв.1059лв.339

Обща Информация

Нашият курс "Основи на AI и Машинното Обучение за Деца над 12 години" е предназначен да запознае младите умове с вълнуващия свят на изкуствения интелект и машинното обучение. В продължение на 12 седмици, участниците ще научат основни концепции и алгоритми, ще използват популярни инструменти като Python и Jupyter Notebooks, и ще работят по реални проекти, които решават предизвикателства от реалния свят. Курсът е структуриран така, че да стимулира креативността и критичното мислене, като предоставя практическо обучение и възможности за групова работа и презентиране на проекти. В края на курса, децата ще имат солидна основа в AI и машинното обучение, готови да продължат своето обучение и развитие в тази вълнуваща област.

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

Децата ще получат достъп до практически и интерактивни уроци, използвайки съвременни инструменти и технологии като Python и Jupyter Notebooks. Те ще научат как да решават реални проблеми, развивайки критично мислене и креативност. Курсовите проекти и груповата работа ще насърчат сътрудничество и комуникационни умения. В края на курса, участниците ще имат солидни познания в AI и машинното обучение, което ще им даде преднина в бъдещото им образование и кариера.

 

  1. Основни концепции на изкуствения интелект (AI)

    • История и еволюция на AI
    • Определение и ключови области на AI
    • Различия между слаб AI и силен AI
  2. Машинно обучение (ML)

    • Основи на машинното обучение: дефиниция и видове
    • Надзорено, ненадзорено и подсилващо обучение
    • Основни алгоритми и методи в машинното обучение
  3. 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
  4. 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
  5. Невронни мрежи и дълбоко обучение

    • Основи на невронните мрежи и архитектури
    • Дълбоки невронни мрежи и тяхната структура
    • Приложения на дълбокото обучение в различни области
  6. 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
  7. 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
  8. 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.

  1. 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.
  2. Програмиране и работа с Python:

    • Основни умения в програмирането на Python.
    • Използване на Jupyter Notebooks за интерактивно програмиране.
  3. 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.
  4. Основи на машинното обучение:

    • Работа с библиотеки като Scikit-Learn за изграждане на модели.
    • Обучение на модели за класификация и регресия.
  5. Използване на TensorFlow и Keras:

    • Разбиране на невронните мрежи и техните основни архитектури.
    • Използване на TensorFlow и Keras за изграждане и трениране на модели.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. Обработка на данни: Ще научат методи за обработка, анализ и визуализация на данни с Python, използвайки библиотеки като NumPy и Pandas.

  5. 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.

  6. 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.

  7. Сътрудничество и екипна работа: Ще работят в групи за разработка на проекти, което ще развие техните умения за комуникация, сътрудничество и лидерство.

  8. Креативност и иновации: Ще се насърчава креативното мислене и разработка на иновативни решения чрез проекти и задачи, които изискват оригиналност и изобретателност.

  9. 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.

  10. 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.

Модул 1

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.

Модул 2

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.

Модул 3

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.

Модул 4

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.

Модул 5

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.

Модул 6

 

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

    Информация за курса
    • 4
    • 1
    • 17 d 2 h 45 m
    • : 50
    Споделяне в социални мрежи

    Свържете се с нас:

      Свържете се с нас:

      Days
      Hours
      Minutes