IT – технологии и нейросети: мастер-класс для обучающихся 12 -15 лет

Категория: Информационные технологии в образовании.

Андреев Григорий Александрович,
педагог дополнительного образования
МБОУ ДО ЦДО "Аэрокосмическая школа
имени Героя Социалистического Труда Гупалова В.К."
города Красноярска

IT – технологии и нейросети постепенно проникают во все сферы человеческой жизни. При этом они создают новые профессии вместо того, чтобы лишать уже существующих специалистов их рабочих мест. Искусственный интеллект помогает освободить людей от рутинных задач, дает больше времени для выполнения сложной работы, которая требует находчивости и нестандартных решений.

IT – технологии и нейросети помогают бизнесу зарабатывать деньги быстрее и проще, сокращают издержки и автоматизируют рутинные процессы.
Нейросети демонстрируют успехи в автономном вождении, медицинской диагностике, прогнозировании при разработке лекарственных средств, голосовом управлении. Способность адаптироваться и улучшаться с накоплением опыта позволяет делать на их основе системы для решения разнообразных задач и создавать для людей работу в сфере искусственного интеллекта.
Примеры профессий в индустрии IT – технологий и нейросетей:
-компьютерный лингвист – специалист, который занимается обработкой данных и переводом их в естественные для нейросетей языки;
-ИИ-креатор создает изображения, тексты, видео с помощью нейросетей;
-промпт-дизайнер (prompt designer) – специалист, который формулирует текстовые запросы к генеративным нейросетям, чтобы получить изображение в соответствии с техническим заданием;
- дизайнер интерфейсов при помощи IT – технологий и нейросетей лучше и быстрее анализирует аудиторию и определяет ее потребности, обрабатывая больший объем данных;
-маркетолог-аналитик анализирует данные рынка, готовит отчеты, изучает продукты компании и выдвигает гипотезы по их улучшению, помогает в ценообразовании;
-нейрокопирайтер использует нейросети для написания текстов, проверяя и корректируя их.
Профориентационный мастер-класс нацелен на определение обучающимися 12-15 лет сферы своей будущей профессиональной деятельности через изучение IT – технологий и нейросетей.
Задачи:
-изучить основные понятия и принципы работы нейронных сетей, примеры применения нейросетей в различных областях,
- формировать интерес и увлечение IT – технологиями и нейросетями.
-развивать навыки программирования на языке Python для разработки собственного проекта на основе нейросети, включая постановку целей, выбор задачи, сбор и подготовку данных, разработку модели и тестирование;
-способствовать развитию логического мышления, аналитических и проблемно-ориентированных навыков при презентации проектов для демонстрации полученных результатов и процесса работы.
Материалы и оборудование: компьютеры или ноутбуки, программное обеспечение для разработки и обучения нейронных сетей (Python, библиотеки для машинного обучения), доступ к интернету для использования онлайн ресурсов и платформ.

План мастер-класса
1. Тестирование "IT – технологии и нейросети, история их возникновения"
2. Презентация "Разработка простой нейронной сети на языке программирования Python"
3. Изучение алгоритма "Разработка собственного проекта на основе нейросети"
4. Работа над проектом: сбор и подготовка данных для обучения модели
5. Тестирование разработанной модели и презентация проектов
6. Рефлексия

Ход мастер класса
Тестирование "IT – технологии и нейросети, история их возникновения"
Участникам мастер-класса предлагается ответить на вопросы теста, по завершении обсудить наиболее интересные из них.
Вопрос № 1. Какие нейроны получают данные извне?
А. Входные+
Б. Исходные
В. Начальные
Г. Первичные
Вопрос № 2. Какие типы обучения используются при построении нейронных сетей?
А. Совместное и одиночное
Б. С советом и самостоятельное
В. С учителем, без учителя и с подкреплением+
Г. Никаких типов нет
Вопрос № 3. Как называется одна из задач, решаемых нейросетью?
А. Перемещение+
Б. Перемешивание
В. Переименование
Г. Классификация
Вопрос № 4. Как классифицируются нейросети по типу входных данных?
А. Цифровые и текстовые
Б. Такой классификации нейросетей нет
В. Аналоговые, двоичные и образные+
Г. Работающие с файлами и работающие с изображениями
Вопрос № 5. Как называется одна из задач, решаемых нейросетью?
А. Прерывание любых процессов на счёт 0
Б. Настройка периферийных устройств
В. Распознавание образов+
Г. Включение виртуального света
Вопрос № 6. Как называется «настройка» нейронной сети?
А. Инициация
Б. Воспитание
В. Имплементация
Г. Обучение+
Вопрос № 7. Что соединяет элементы нейронной сети друг с другом?
А. Нейросвязь
Б. Импульсная линия
В. Синапс+
Г. Нейродрайв
Вопрос № 8. Какая проблема возникает в нейросети, перенасыщенной данными?
А. Выгорание
Б. Перевоспитание
В. Переобучение+
Г. Переедание
Вопрос № 9. Каких типов бывают нейроны?
А. Левые, правые и срединные
Б. Начальные, конечные и обычные
В. Входные, выходные и скрытые+
Г. Верхние, нижние и средние
Вопрос № 10. Кто формализовал понятие нейронной сети?
А. Тьюринг и Дж. Кларк
У. Маккалок и У. Питтс+
Н. Виннер и Дж. фон Нейман
Б. Гейтс и С. Джобс
Вопрос № 11. Кто придумал особый вид нейронных сетей, называющийся самоорганизующимися картами?
А. Т. Кохонен+
Б. А. Пуанкаре
В. Р. Смаллиан
Г. Д. Гильберт
Вопрос № 12. Какие значения чаще всего обрабатывают нейроны?
А. Только положительные
Б. Любые
В. Только отрицательные
Г. Из диапазона [-1; 1] или [0;1]+
Вопрос № 13. Какие основные параметры есть у каждого нейрона?
А. Коэффициент корреляции и множитель Кохонена
Б. Таблица истинности и набор постоянных
В. Число Розенблатта и таблица переходов
Г. Входные и выходные данные+
Вопрос № 14. Как называется одна из первых моделей нейросетей?
А. Перцептрон+
Б. Овердрайв
В. Перпетуум-Мобиле
Г. Дека
Вопрос №15. Чем являются искусственные нейронные сети?
А. Моделью спинного мозга кролика
Б. Моделью ортогона плоских червей
В. Моделью биологических нейронных сетей+
Г. Нейронные сети не имеют под собой основы в живой природе
Презентация "Разработка простой нейронной сети на языке программирования Python"
Участникам мастер-класса презентуется обзор основных компонентов нейронной сети: входные, скрытые и выходные слои, объясняется метод обратного распространения ошибки для обучения нейронной сети. предлагается разработать код для создания и обучения простой нейронной сети на языке программирования Python и провести эксперименты с разными параметрами модели и данных для лучшего понимания процесса обучения.
Изучение алгоритма "Разработка собственного проекта на основе нейросети"
Участникам мастер-класса предлагается изучить алгоритм:
-определение целей проекта
-выбор задачи для решения;
-разработка плана работы;
-определение необходимых ресурсов;
-разработка собственного проекта при использовании нейроссети
Пример: выбрать конкретную задачу по распознаванию рукописного текста или классификации изображений, и разработать план действий для решения этой задачи.

Работа над проектом: сбор и подготовка данных для обучения модели
Участникам предлагается:
- объяснить необходимость сбора и обработки данных перед обучением модели;
-рассмотреть методы предобработки данных;
- провести работу по сбору и подготовке данных для своего проект при использовании различных инструментов и техники для обработки данных, такие как масштабирование, кодирование категориальных переменных или удаление выбросов.

Тестирование разработанной модели и презентация проектов
Участники мастер-класса проводят тестирование своих разработанных моделей на новых данных и оценивают результаты работы. Затем они готовят презентацию своего проекта, в которой представляют с результаты, процесс работы и выводы.
Рефлексия
Мастер предлагает обсудить процесс тестирования разработанных моделей на новых данных и более детально рассмотреть методы оценки эффективности полученных моделей.

Планируемые результаты
Участники мастер-класса:
- овладеют основными понятиями и принципами работы нейронных сетей;
- научатся программировать на языке Python для разработки и обучения нейронных сетей, разрабатывать простые нейронные сети и обучать их на предоставленных данных;
-смогут применять обученные модели для классификации данных и оценки точности работы моделей;
-изучат примеры применения нейросетей в различных областях, таких как медицина, финансы, робототехника и другие;
освоят навыки коммуникации и презентации результатов работы перед аудиторией;
-получат представление о возможностях и перспективах карьеры в области IT – технологий и нейросетей.
-смогут определить свой интерес к данной области и принять информированное решение о выборе профессии или дальнейшего обучения в этой сфере.

Используемая литература и Интернет-ресурсы
1. Андреева И.И., Смирнов А.В., Козлов Д.С. Методика преподавания IT-технологий и нейросетей для детей 12-15 лет. Новые технологии в образовании №2. 2019.
2. Борисова Т.В., Иванов П.А., Михайлова Е.С. Организация занятий по IT-технологиям и нейросетям в дополнительном образовании. Материалы научно-практической конференции. Современные технологии в образовании. 2020.
3. Карпушкина О.Н., Лебедев В.А., Соколова Е.В. Развитие компетенций педагога в области IT-технологий и нейросетей. Инновационные технологии в образовании№ 3.2018.
4. https://erudit-online.ru/
5. https://blog.click.ru/neiroseti/professii-svyazannye-s-nejrosetyami/