Yapay zekâyı yalnızca kullanma; nasıl öğrendiğini keşfet.
Bu atölyede öğrenciler, yapay zekânın verilerden nasıl öğrendiğini ve karar verdiğini deneyimleyerek keşfeder. Görselleri, sesleri veya farklı örnekleri sınıflandıran modeller eğitir; bu modelleri kendi projelerine bağlar ve ortaya çıkan çalışmayı test ederler.
Yapay zekânın sihirle değil; veriler, örnekler ve model eğitimi üzerinden çalıştığını keşfedin.
Yapay zekâ, verilen örneklerdeki benzerlikleri inceleyerek tahminde bulunabilen ve belirli görevleri yerine getirebilen teknolojilerdir. Örneğin bir sistem; çok sayıda görseli, sesi veya farklı veriyi inceleyerek yeni bir örneğin hangi gruba daha yakın olduğunu tahmin edebilir. Öğrenciler bu süreçte yapay zekânın sihirle değil; veriler, örnekler ve kurallar üzerinden çalıştığını öğrenir.
Örnekler ve Benzerlikler Üzerinden Tahmin
Bir yapay zekâ modelinin doğru sonuçlar üretebilmesi için çeşitli ve düzenli örneklere ihtiyacı vardır. Bu örnekler veri olarak adlandırılır. Öğrenciler verileri toplar, gruplandırır, modele öğretir ve ardından modelin sonuçlarını test eder. Böylece iyi örneklerin, doğru sınıflandırmanın ve dikkatli test etmenin neden önemli olduğunu keşfederler.
Model Eğitimi, Veri Kalitesi ve Test
Yapay Zekâ I Atölyesi, hazır bir yapay zekâ aracına soru sormaktan ibaret değildir. Öğrenciler her derste yapay zekânın çalışma mantığını yeni uygulamalarla deneyimler.
Bir derste farklı görselleri ayırt eden bir model oluştururken, başka bir derste sesleri veya belirli hareketleri sınıflandıran bir çalışma geliştirebilirler. Öğrenciler modellerini eğitir, sonuçlarını test eder ve eğittikleri modeli projelerine bağlayarak çalışan etkileşimli uygulamalar geliştirirler.
Öğretmen rehberliğinde ilerleyen bu proje tabanlı süreçte öğrenciler; veri seçiminin sonuçları nasıl etkilediğini görür, hatalardan öğrenir ve kendi yapay zekâ destekli projelerini geliştirir.
Yapay zekâ modelleri eğitme ve teknolojiye eleştirel yaklaşma kazanımları.
Yapay zekânın örneklerden öğrenme ve tahminde bulunma biçimini kavrar.
Bir proje için uygun örnekler toplar, düzenler ve anlamlı gruplara ayırır.
Oluşturduğu modeli eğitir, kendi projesine bağlar, sonuçlarını test eder ve gerekli geliştirmeleri yapar.
Yapay zekânın her zaman doğru sonuç vermeyebileceğini; verinin niteliğinin önemli olduğunu fark eder.
Veriden finale adım adım ilerleyen 4 aşamalı gelişim süreci.
Öğrenciler yapay zekânın temel mantığını tanır; veri, sınıflandırma, örnekler, model eğitimi ve test süreçleri üzerinde çalışır. Eğittikleri modelleri proje fikirleriyle birleştirir ve ortaya çıkan çalışmaları öğretmen rehberliğinde test ederler.
Öğrenci, atölye boyunca öğrendiği becerileri kullanarak kendine özgü bir yapay zekâ destekli proje oluşturur. Kendi eğittiği modeli bu projeye bağlar; projesini deneyerek sonuçları inceler ve gerekli geliştirmeleri yapar.
Öğrenci projesini sunar; modelin neyi öğrenmesini istediğini, hangi verileri kullandığını, modelini projesine nasıl bağladığını ve çalışmasını nasıl test ettiğini paylaşır.
Yapay zekâ ile veri, model ve test mantığını deneyimleyen öğrenci; bir sonraki seviye olan Mobil Uygulama Geliştirme Atölyesi ile fikirlerini mobil cihazlarda çalışan uygulamalara dönüştürmeye devam eder.
Yapay zekâ, yalnızca kullanılan bir teknoloji değil; doğru sorular, iyi veriler ve dikkatli testlerle geliştirilen bir sistemdir.
