Novo🖥️🎉 Naredi prvi korak v svet novih tehnologij BREZPLAČNO! 👉BREZPLAČNE DELAVNICE
Evropska unija
Coding Giants
Vpis

Uvod

Tečaj »Orodja umetne inteligence (AI/UI) v praksi« je izredno zanimiva pustolovščina za mlade, pri kateri bodo imeli priložnost spoznati presenetljivi svet orodij umetne inteligence (UI). Med tečajem bodo eksperimentirali z generiranjem slik in zvoka, preizkusili prepoznavanje besedila in obrazov ter sestavili lastnega klepetalnega pomočnika, nato pa se lotili še osnov programiranja v Pythonu in prve analize pravih podatkov. Ob tem bodo razvijali ustvarjalnost, logično razmišljanje in kritičen odnos do tehnologije. Vsako srečanje bo posvečeno drugemu orodju UI, kar bo omogočilo celovito in bogato izkušnjo.

Program tečaja

1Lekcija 1. Uvod, kaj je AI
V tej lekciji bomo spoznali, kaj umetna inteligenca sploh je in kakšne vrste poznamo. Pogledali bomo tudi, kaj so veliki jezikovni modeli (LLM) ter preizkusili orodja, kot sta ChatGPT in Gemini.
2Lekcija 2. Prompt engineering
V tej lekciji se bomo naučili pisati dobre pozive (prompte): kako določiti namen, nastaviti kontekst in vlogo, prilagoditi slog ter obliko odgovora in postaviti omejitve. Znanje bomo preizkusili na praktičnih nalogah, kjer bomo umetni inteligenci naročili, naj ustvari opis lastnega superjunaka.
3Lekcija 3. Prompt injection
V tej lekciji bomo spoznali, kaj je prompt injection in kakšne nevarnosti prinaša. Sami se bomo preizkusili v zaobidenju varnostnih omejitev umetne inteligence (igra Gandalf) ter nato postavili in zavarovali svoj sistem.
4Lekcija 4. Zgodovina AI ter generiranje slik
V tej lekciji bomo prehodili zgodovino umetne inteligence od Turingovega testa in »zim AI« do današnjih modelov. Nato bomo z orodjema ChatGPT in LeonardoAI ustvarjali slike ter opazovali, zakaj se pri generiranju pojavljajo napake in popačenja.
5Lekcija 5. CreeperHunt TTS
V tej lekciji bomo spoznali razliko med pretvorbo govora v besedilo (STT) in besedila v govor (TTS) ter zaznavanje predmetov na slikah. S pomočjo platforme Machine Learning for Kids in okolja Scratch bomo izdelali igro, v kateri z glasom upravljamo ognjeno kroglo in lovimo Creeperja.
6Lekcija 6. Prepoznavanje besedila
V tej lekciji bomo spoznali osnove strojnega učenja: računalnik bomo sami naučili prepoznavati narisane znake tako, da mu bomo dodajali učne primere in ga trenirali.
7Lekcija 7. Prepoznavanje obrazov
V tej lekciji bomo raziskali, kako umetna inteligenca prepozna posamezne dele obraza, kot so oči, nos in usta. Z razširitvijo za zaznavanje obrazov v Scratchu bomo nato naredili svoj filter, ki na obraz nariše Minecraft masko.
8Lekcija 8. Chatbot
V tej lekciji bomo spoznali, kako klepetalni roboti razumejo naše sporočilo in kako se učijo iz pogovorov. V Scratchu bomo izdelali lastnega chatbota, ki se odziva na naša vprašanja in pogovor vodi glede na to, kar mu odgovorimo.
9Lekcija 9. Uvod v Python I
V tej lekciji bomo naredili prve korake v programskem jeziku Python: spoznali bomo izpis na zaslon, spremenljivke, njihove tipe in osnovne operacije. Naučili se bomo tudi vnašati podatke od uporabnika ter uporabljati pogojni stavek if.
10Lekcija 10. Uvod v Python II
V tej lekciji bomo nadaljevali z zankami in polji (seznami) ter njihovimi operacijami. Znanje bomo združili v samostojnih nalogah, na primer v igri ugibanja števila in v programu za urejanje redovalnice.
11Lekcija 11. Pandas
V tej lekciji bomo spoznali knjižnico Pandas za delo s tabelami in podatki. Na zbirki podatkov o Pokemonih se bomo naučili podatke naložiti, filtrirati, razvrščati in računati povprečja ter tako odgovoriti na konkretna vprašanja.
12Lekcija 12. Matplotlib
V tej lekciji bomo podatke prikazali z grafi s pomočjo knjižnice Matplotlib. Naučili se bomo risati funkcije, stolpčne grafe, histograme in tortne diagrame ter izbrati pravi prikaz za posamezno vrsto podatkov.
13Lekcija 13. Titanik simulacija I
V tej lekciji bomo začeli zaključni projekt, simulator možnosti preživetja na Titaniku. Podatke o potnikih bomo naložili, raziskali, očistili manjkajoče vrednosti in jih pripravili za učenje modela.
14Lekcija 14. Titanik simulacija II
V tej lekciji bomo model naučili napovedovati preživetje in preverili, kako natančen je na podatkih, ki jih še ni videl. Rezultate bomo prikazali z grafi, na koncu pa spoznali še platformo Kaggle, kjer lahko z znanjem nadaljujemo sami.