Kurs Podstaw Sztucznej Inteligencji

Moduł 1: Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji

Lekcja 1: Czym jest Sztuczna Inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem inteligentnych maszyn, które mogą wykonywać zadania wymagające ludzkiej inteligencji.

[Animacja przedstawiająca różne zastosowania AI: rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, autonomiczne pojazdy]

Zadanie:

Wymień trzy przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w codziennym życiu.

Lekcja 2: Historia AI

Poznaj kluczowe momenty w rozwoju sztucznej inteligencji, od testu Turinga po współczesne osiągnięcia.

[Interaktywna oś czasu przedstawiająca najważniejsze wydarzenia w historii AI]

Zadanie:

Wybierz jedno wydarzenie z historii AI i opisz jego znaczenie dla rozwoju tej dziedziny.

Test Modułu 1:

Sprawdź swoją wiedzę z wprowadzenia do AI.

Moduł 2: Podstawy Uczenia Maszynowego

Lekcja 1: Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to poddziedzina AI, która koncentruje się na tworzeniu systemów, które uczą się na podstawie danych bez jawnego programowania.

[Animacja przedstawiająca proces uczenia maszynowego: dane wejściowe, algorytm, model, predykcje]

Zadanie:

Zidentyfikuj trzy różne typy problemów, które można rozwiązać za pomocą uczenia maszynowego.

Lekcja 2: Algorytmy uczenia nadzorowanego

Poznaj podstawowe algorytmy uczenia nadzorowanego, takie jak regresja liniowa i drzewa decyzyjne.

[Interaktywna wizualizacja działania algorytmu regresji liniowej na przykładowych danych]

Zadanie:

Wykorzystaj prosty zestaw danych do stworzenia modelu regresji liniowej i przewidzenia wyników.

Test Modułu 2:

Sprawdź swoją wiedzę z podstaw uczenia maszynowego.

Moduł 3: Sieci Neuronowe i Deep Learning

Lekcja 1: Wprowadzenie do sieci neuronowych

Zrozum strukturę i działanie sztucznych sieci neuronowych, inspirowanych biologicznym mózgiem.

[Interaktywna animacja pokazująca przepływ danych przez warstwę neuronów]

Zadanie:

Zaprojektuj prostą sieć neuronową do klasyfikacji obrazów cyfr od 0 do 9.

Lekcja 2: Podstawy Deep Learning

Poznaj koncepcje głębokiego uczenia i jego zastosowania w zaawansowanych zadaniach AI.

[Wizualizacja różnych architektur deep learning: CNN, RNN, transformers]

Zadanie:

Wybierz jedną architekturę deep learning i opisz jej typowe zastosowanie w realnym świecie.

Test Modułu 3:

Sprawdź swoją wiedzę z sieci neuronowych i deep learning.

Moduł 4: Etyka i Przyszłość AI

Lekcja 1: Etyczne wyzwania AI

Zapoznaj się z kluczowymi kwestiami etycznymi związanymi z rozwojem i wdrażaniem AI.

[Interaktywny scenariusz prezentujący dylematy etyczne w zastosowaniach AI]

Zadanie:

Napisz krótkie esej na temat jednego z etycznych wyzwań AI i zaproponuj potencjalne rozwiązania.

Lekcja 2: Przyszłość AI

Poznaj aktualne trendy i potencjalne kierunki rozwoju sztucznej inteligencji.

[Wizualizacja przewidywanych postępów w różnych dziedzinach AI w ciągu najbliższych dekad]

Zadanie:

Zaprojektuj futurystyczną aplikację AI, która mogłaby istnieć za 20 lat, i opisz jej funkcjonalności.

Test Modułu 4:

Sprawdź swoją wiedzę z etyki i przyszłości AI.

Zakończenie kursu

Gratulacje! Ukończyłeś kurs podstaw sztucznej inteligencji. Teraz masz solidne podstawy do dalszej nauki i eksploracji fascynującego świata AI.