高中人工智能基础
学生们发现机器学习的不同方式，深入研究神经网络并探索算法偏差。
年龄：
大约总时间：3-4 小时
概括：
高中生了解人工智能的工作原理以及它如何影响日常生活。该基础单元介绍神经网络、数据集和机器学习模型。通过案例研究、创意项目和模拟活动，学生探索不同类型的学习（监督、无监督和强化），模拟神经网络，并研究人类决策如何塑造算法公平性。
教训：
- 什么是人工智能？ – 使用现实世界的例子区分人工智能和非人工智能系统。
- 机器真的能学习吗？ – 通过 Google 的 Quick Draw 探索数据驱动的预测并识别数据集中的偏差。
- 什么是算法？ – 设计和测试指导决策的算法，并讨论如何针对用户体验优化算法。
- 机器如何学习？ – 研究不同的学习类型（监督、无监督和强化）
- 神经网络解释 – 模拟神经网络如何处理和提炼信息。
- 人工智能中的偏差——分析算法偏差的原因并提出道德解决方案。