什么是人工智能？

大约总时间： 2-3小时

 

概括：

学生在这里通过实践活动、游戏和引导讨论开始对人工智能的理解。他们了解机器如何使用数据来“学习”，算法如何指导计算机行为，以及为什么公平和偏见在人工智能系统中很重要。

课程流程：

第一课：什么是人工智能？ – 找出人工智能的例子并讨论什么使系统变得“智能”。改编自 AI4K12.org 的人工智能 5 大理念

第二课：机器真的能学习吗？ – 使用 Google Quick Draw 探索数据集和预测。

第三课：什么是算法？ – 编写和调试算法来解决现实问题。

 

大约时间：2-3节课（每节课45-60分钟）
 

概括：

学生探索什么是人工智能 (AI)、机器如何学习以及算法如何做出塑造我们周围世界的决策。通过实践活动和互动讨论，学习者研究人工智能如何感知、计划、学习、互动和影响社会。他们研究现实世界的例子，如聊天机器人、自动驾驶汽车和推荐工具，并尝试使用 Google 的 Quick, Draw!了解机器如何从数据中学习，并创建自己的算法来了解优化和偏差如何影响决策。

课程流程：

1. 什么是人工智能？ – 定义人工智能和人工智能，识别现实世界中的人工智能示例，并探索人工智能的五个重要理念。有一个可选的人工智能系统案例研究扩展，其中学生研究特定的人工智能系统（例如聊天机器人、自动驾驶汽车）并展示它们如何与人工智能的五个大思想联系起来。
2. 机器真的能学习吗？ – Use Quick, Draw! to explore datasets, predictions, and how bias can enter AI systems, and discuss different types of bias in datasets.
3. 什么是算法？ – 编写和测试简单的算法，调试错误，并讨论“最佳”解决方案如何取决于人类的选择和定义。 
   学生比较以不同方式实现同​​一目标的多种算法，讨论哪种算法是“最好的”以及原因。

大约时间：2-3节课（每节课45-60分钟）
 

概括：

学生探索什么是人工智能 (AI)、机器如何学习以及算法如何做出塑造我们周围世界的决策。通过实践活动和互动讨论，学习者研究人工智能如何感知、计划、学习、互动和影响社会。他们研究现实世界的例子，如聊天机器人、自动驾驶汽车和推荐工具，并尝试使用 Google 的 Quick, Draw!了解机器如何从数据中学习，并创建自己的算法来了解优化和偏差如何影响决策。

课程流程：

1. 什么是人工智能？ – 定义人工智能和人工智能，识别现实世界中的人工智能示例，并探索人工智能的五个重要理念。有一个可选的人工智能系统案例研究扩展，其中学生研究特定的人工智能系统（例如聊天机器人、自动驾驶汽车）并展示它们如何与人工智能的五个大思想联系起来。
2. 机器真的能学习吗？ – 使用快速绘图！ to explore datasets, predictions, and how bias can enter AI systems, and discuss different types of bias in datasets.
3. 什么是算法？ – 编写和测试简单的算法，调试错误，并讨论“最佳”解决方案如何取决于人类的选择和定义。 
   学生比较以不同方式实现同​​一目标的多种算法，讨论哪种算法是“最好的”以及原因。