Моделирование нейронных сетей — Lesson Plan, Informatics, Grade 11
Create your own lesson plan with AI
Create for free
Preview
Open material
Lesson plan
| Section |
Искусственный интеллект и машинное обучение
|
| Lesson title |
Моделирование нейронных сетей
|
| Class |
11
|
| Lesson objectives according to program |
11.3.4.4 Описывать области применения метода "обучение с учителем" при разработке искусственного интеллекта
|
| Lesson objectives |
Учащийся знает, что такое нейронная сеть и из каких основных элементов она состоит.
Учащийся знает принцип обучения с учителем на размеченных примерах и роль обучающих данных.
Учащийся знает области применения обучения с учителем при разработке искусственного интеллекта.
|
| Values |
Ответственное отношение к данным: при обсуждении моделей учащиеся учитывают качество разметки и возможные ошибки.
Критическое мышление: учащиеся сопоставляют задачи и методы, обосновывая выбор применения обучения с учителем.
|
Lesson progress
| Lesson stage/time | Teacher's action | Student's action | Evaluation | Resources |
|---|---|---|---|---|
| Организационный момент 2 минуты |
Организационный момент:
Приветствует класс, проверяет готовность к уроку и организует рабочие места.
Сообщает тему: «Моделирование нейронных сетей» и связывает её с применением искусственного интеллекта.
|
Учащиеся готовят тетради и учебные материалы. Учащиеся слушают тему и настраиваются на работу. | Готовность к уроку и наличие необходимых материалов — 1 балл. Максимум за этап — 1 балл. | доска, тетради, ручки |
| Постановка проблемы 5 минуты |
Постановка проблемы:
Показывает задачу распознавания изображений: как научить компьютер отличать кошек от собак?
Спрашивает: «Какие примеры нужны компьютеру, чтобы научиться распознавать животных? Что произойдёт, если примеры будут подписаны неверно?».
Подводит класс к проблеме зависимости качества модели от примеров и их правильной разметки.
|
Учащиеся предлагают способы обучения модели. Учащиеся отвечают: нужны изображения с правильными подписями «кошка» и «собака»; ошибочная разметка может привести к неправильным прогнозам. | Предложен подходящий тип обучающих примеров — 1 балл; объяснено влияние ошибочной разметки — 1 балл. Максимум за этап — 2 балла. | изображения животных, доска |
| Знакомство с моделями 8 минуты |
Объяснение нового материала:
Демонстрирует презентацию о нейронных сетях, искусственных нейронах, входных данных, связях, весах и выходе модели.
Объясняет, что при обучении с учителем модели предъявляют размеченные примеры: входные данные и ожидаемый правильный ответ.
Показывает на примере распознавания изображений, как модель сравнивает прогноз с правильной меткой и корректирует параметры.
Slide 1 — Моделирование нейронных сетей
Slide 2 — Одна и та же фотография может содержать кота, но компьютер сначала может назвать его соба…
Slide 3 — К концу урока вы сможете…
Slide 4 — Нейросеть как модель
Slide 5 — Размеченные примеры
Slide 6 — Какой риск важнее при подготовке данных для распознавания изображений: малое разнообразие…
Slide 7 — От прогноза к обучению
Slide 8 — Где применяют метод
Slide 9 — Ответ модели зависит от данных
Slide 10 — Главное
|
Учащиеся рассматривают схемы и основные понятия. Учащиеся записывают, что размеченный пример включает входные данные и известный правильный ответ. | Верно названы входные данные и ожидаемый ответ в размеченном примере — по 1 баллу; объяснена роль корректировки параметров — 1 балл. Максимум за этап — 3 балла. | |
| Вопросы и ответы 5 минуты |
Вопросы классу:
«Что называют обучением с учителем?».
«Чем размеченные данные отличаются от неразмеченных?».
«Почему качество и разнообразие примеров важны для нейронной сети?».
Ответы:
Обучение с учителем — обучение модели на примерах, для которых известны правильные ответы.
Размеченные данные содержат метки или правильные ответы, а неразмеченные — нет.
Качественные и разнообразные примеры помогают модели точнее распознавать новые данные и уменьшают риск ошибок.
|
Учащиеся отвечают на вопросы: объясняют обучение с учителем, различают размеченные и неразмеченные данные, связывают разнообразие данных с качеством прогнозов. | Дан верный ответ на каждый из трёх вопросов — по 1 баллу. Максимум за этап — 3 балла. | доска, карточки с понятиями |
| Игра на применение 7 минуты |
Инструктаж:
Организует игру «Подбери задачу»: предлагает ситуации распознавания спама, прогнозирования цены жилья, распознавания рукописных цифр и группировки новостей без готовых меток.
Просит определить, где уместно обучение с учителем, назвать нужные данные и предполагаемый ответ модели.
Предлагает командам кратко обосновать выбор на примере каждой ситуации.
|
Учащиеся распределяются по командам. Учащиеся определяют, что распознавание спама, прогнозирование цены и распознавание цифр могут решаться с учителем при наличии размеченных примеров; группировка без меток обычно относится к обучению без учителя. | Верно классифицированы четыре ситуации — по 1 баллу за каждую. Максимум за этап — 4 балла. | |
| Самостоятельное задание 8 минуты |
Постановка задания:
Раздаёт задание: выбрать одну задачу искусственного интеллекта из списка — фильтрация спама, распознавание рукописных цифр или прогнозирование цены жилья.
Просит указать входные данные, правильную метку или целевой ответ, который нужен для обучения с учителем.
Просит объяснить, как проверить качество модели на новых примерах, и привести один возможный источник ошибки.
|
Учащиеся самостоятельно выполняют задание. Учащиеся описывают входные данные и метку или целевое значение, предлагают проверку на новых примерах и называют возможную ошибку, например неверную разметку или недостаточное разнообразие данных. | Указаны подходящие входные данные — 1 балл; определена метка или целевой ответ — 1 балл; предложена проверка на новых примерах — 1 балл; назван возможный источник ошибки — 1 балл. Максимум за этап — 4 балла. |
Health and safety compliance
| Health and safety compliance | Соблюдать правильную посадку за компьютером, держать безопасное расстояние от экрана и делать короткие перерывы для глаз. Не открывать неизвестные файлы и не вводить личные данные в цифровые сервисы. |
Material details
- Material type
- Lesson Plan
- Subject
- Informatics
- Grade
- Grade 11
- Language
- Russian
- Education direction
- Phys-math
Create your own lesson plan with AI
- Built from your topic, subject and grade
- Ready in about a minute
- Free to start
How ROQED AI writes a lesson plan in the Order No. 130 format →
