Zapoznaj się z naszymimateriałami na stronie

Oto propozycje scenariuszy zajęć dla gimnazjum i liceum, które w różnym stopniu zgłębiają zasady działania sztucznej inteligencji, a nawet jej programowanie.

(Ta strona jest w trakcie aktualizacji)
‍

Gimnazjum

Kurs „Kompleksowe wprowadzenie do sztucznej inteligencji”

Cele: Zrozumienie podstawowego działania sztucznej inteligencji i uczenia się
Czas trwania: około 6 godzin
Ćwiczenia:
1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji
2. Wyścig robotów – wprowadzenie do uczenia nadzorowanego
3. Śledzenie linii (edycja ręczna + uczenie nadzorowane)
4. Robot śledzący
5. Uczenie się przez wzmocnienie – omijanie przeszkód
6. Etyka sztucznej inteligencji
‍

Kurs „Szybkie wprowadzenie do sztucznej inteligencji”

Cele: Zrozumienie podstawowego działania sztucznej inteligencji i uczenia się
Czas trwania: około 3 godz.
Ćwiczenia:
1. Wyścig robotów – wprowadzenie do uczenia nadzorowanego
2. Podążanie za linią (edycja ręczna + uczenie nadzorowane)
3. Robot podążający
4. Uczenie się przez wzmocnienie – omijanie przeszkód
‍
‍

Liceum

Kurs „Wprowadzenie do sztucznej inteligencji”

Cele: Zrozumienie podstawowego działania sztucznej inteligencji i uczenia się
Czas trwania: około 5 godzin
Ćwiczenia:
1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji
2. Wyścig robotów – wprowadzenie do uczenia nadzorowanego
3. Jazda po linii (edycja ręczna + uczenie nadzorowane)
4. Uczenie się przez wzmocnienie – omijanie przeszkód
5. Etyka sztucznej inteligencji
‍

Kierunek „Sztuczna inteligencja i matematyka”

Cele: Zrozumienie działania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz tego, że wszystko opiera się na matematyce!
Czas trwania: około 8 godzin
Ćwiczenia:
1. Wyścig robotów – wprowadzenie do uczenia nadzorowanego
2. Śledzenie linii (edycja ręczna + uczenie nadzorowane)
3. Algorytm KNN
4. Wykrywanie intruzów (matematyka sieci neuronowych)
5. Uczenie się przez wzmocnienie – omijanie przeszkód
6. Uczenie się przez wzmocnienie – zablokowanie VS ruch
‍

Prosty kurs „Sztuczna inteligencja i programowanie w języku Python”

Cele: Zrozumienie działania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz programowanie algorytmów w języku Python
Wymagany czas: około 9 godzin
Ćwiczenia:
1. Wyścig robotów – wprowadzenie do uczenia nadzorowanego
2. Śledzenie linii (edycja ręczna + uczenie nadzorowane)
3. Zdalnie sterowany AlphAI (programowanie w języku Python)
4. Algorytm KNN
5. Zaawansowany algorytm KNN (programowanie)
6. Uczenie się przez wzmocnienie – omijanie przeszkód
7. Uczenie się przez wzmocnienie – blokada a ruch
‍

Zaawansowany kurs „Sztuczna inteligencja i programowanie w języku Python”

Cele: Zrozumienie działania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz programowanie algorytmów w języku Python
Wymagany czas: około 14 godzin
Ćwiczenia:
1. Wyścig robotów – wprowadzenie do uczenia nadzorowanego
2. Śledzenie linii (edycja ręczna + uczenie nadzorowane)
3. Zdalnie sterowany AlphAI (programowanie w języku Python)
4. Programowanie kamery
5. Algorytm KNN
6. Zaawansowany algorytm KNN (programowanie)
7. Wykrywanie intruzów (matematyka sieci neuronowych)
8. Uczenie się przez wzmocnienie – omijanie przeszkód
9. Uczenie się przez wzmocnienie – blokada a ruch
10. Uczenie się przez wzmocnienie – Q-learning (programowanie)
‍

Kurs „Programowanie w języku Python”

Cele: Nauka programowania prostych algorytmów w języku Python
Czas trwania: około 4 godz.
Zadania:
1. Zdalnie sterowany AlphAI (programowanie w języku Python)
2. Programowanie kamery
‍
‍