Мы используем файлы cookies, которые сохраняются на вашем компьютере. Нажимая ОК, вы подтверждаете то, что вы проинформированы об использовании cookies на этом сайте. Подробнее о файлах cookie

 

Хочешь научить искусственный интеллект решать задачи за тебя? Узнай, как это сделать, на «Уроке цифры»!

«Урок цифры» от специалистов по анализу данных «Искусственный интеллект и машинное обучение» проходит во всех школах с 25 февраля по 8 марта 2019 года.

      Обучающиеся 2-9 классов  нашей школы уже попробовали свои силы во Всероссийской акции. 

      «Урок цифры» — по-настоящему важная инициатива для школьников всех возрастов, где они в игровой форме знакомятся с основами программирования и цифровыми технологиями. «Урок цифры» проходит раз в месяц в течение недели с февраля по май 2019 г. Каждый из уроков посвящен определенной теме и направлен на развитие цифровых знаний и навыков по направлению «Кадры и образование» в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

         Технологии Искусственного Интеллекта уже меняют мир. «Урок цифры» по Искусственному интеллекту и машинному обучению — возможность для каждого, вне зависимости от уровня знаний, стать частью этого мира.

                Ученики с 1-го по 8-й класс будут обучать робота трудиться в зоопарке.
      Вам предстоит наладить работу зоопарка, где большую часть работы выполняют роботы. На начальном этапе роботы будут постоянно допускать какие-то ошибки, например, собакам будет доставаться корм для кошек, а игрушки для кошек попадать в секцию для волков. Это происходит из-за того, что робот не понимает кто где находится, а просто работает по алгоритму, который уже давно не обновлялся. Вместо того, чтобы перепрограммировать робота каждый раз, лучше научить его отличать зверей друг от друга. И здесь нам на помощь придет искусственный интеллект.
               Ученики с 9-ого по 11-й класс познакомятся с моделью машинного обучения.
     Вы увидите основные этапы работы с искусственным интеллектом: научитесь настраивать гиперпараметры нейронной сети, улучшать модели по мере прохождения, изменять результаты модели на тестовых данных и выбирать лучшие из них.

EYyQ66ftfuA.jpg

hpA0VveWprA.jpg KJSIFLF3Y-4.jpg

02 марта 2019