Создан сайт с лабораторными работами по искусственному интеллекту Закреплено

Создан образовательный сайт, посвящённый изучению искусственного интеллекта для школьников и студентов. Основная особенность материалов — возможность изучать основы машинного обучения и нейронных сетей без необходимости изучать программирование и сложные профессиональные инструменты.

Сегодня, в условиях активного внедрения технологий искусственного интеллекта в различные сферы деятельности, возрастает необходимость включения основ машинного обучения в образовательный процесс. Однако традиционные подходы к изучению данной области часто требуют значительной подготовки в области программирования.

Представленные на сайте материалы ориентированы на формирование базового понимания принципов работы моделей искусственного интеллекта на понятных и наглядных примерах.

Ниже приведён пример задания, посвящённого вычислению значения на нейроне искусственной нейронной сети.

Представленные на сайте материалы могут использоваться как вводный этап изучения искусственного интеллекта в рамках учебных занятий со студентами и школьниками. Они позволяют сформировать первоначальное представление об основных принципах машинного обучения, нейронных сетей и работы с данными, после чего могут служить основой для перехода к более глубокому изучению искусственного интеллекта, программированию и профессиональным инструментам.

В настоящее время представлены задания по темам:

• модель искусственного нейрона;
• нейроны смещения и функции активации;
• строение нейронной сети;
• вычисление значений в многослойных сетях;
• кодирование признаков;
• обработка пропущенных значений признаков;
• задача про «Титаник»;
• дерево решений;
• формат CSV;
• задача про ирисы;
• случайный лес;
• прогнозирование прочности бетона с помощью нейронной сети;
• стоимость недвижимости в штате Калифорния;
• нормализация данных.

Особенности заданий:

• вычисление выходного сигнала нейрона;
• работа с нейронами смещения и функциями активации;
• вычисление значений в многослойных нейронных сетях;
• практическое использование нейронных сетей для прогнозирования и классификации;
• автоматическая авторская проверка выполнения заданий;
• генерация практически всех заданий с использованием случайных чисел для создания уникальных вариантов.

Автор надеется, что предложенный подход позволит эффективно сочетать наглядность, интерпретируемость и практическую направленность при изучении основ искусственного интеллекта и машинного обучения.