Главная Работы на конкурс Предметное образование Технические дисциплины
Презентация к проекту «Образовательная модель для изучения основ машинного обучения»
Автор: Подпорин Иван Олегович
Место работы/учебы (аффилиация): Детский технопарк "Кванториум", г. Магнитогорск, 9 класс
Научный руководитель: Марочкин Сергей Александрович
Машинное обучение (Machine learning, ML) – свод методов в области искусственного интеллекта, набор алгоритмов, которые применяют, чтобы создать машину, которая учится на собственном опыте. В качестве обучения машина обрабатывает огромные массивы входных данных и находит в них закономерности.
Цель: предоставить возможность образовательным учреждения общего и дополнительного образования в игровой форме проводить занятия, мастер-классы по теме «машинное обучение и искусственный интеллект»
Задача: собрать и запрограммировать модель робота, использующего алгоритмы машинного обучения из доступного образовательного конструктора.
В настоящее время тема искусственного интеллекта очень популярна. В робототехнике алгоритмы машинного обучения применяются для распознавания изображений, обработки голосовых команд. Существует множество библиотек для языков программирования высокого уровня, таких как python, c++, c#, java для работы с искусственными нейронными сетями. Также есть готовый блок «Машинное обучение» в программе Mindstorms Inventor. Но для изучения основ текстовые языки слишком сложны для детей с возрастом 10-12 лет, а готовые решения не дают представления об устройстве нейросетей.
Конструкция робота – двухколесная платформа с шаровой опорой. В передней части имеется манипулятор, который двигается по направляющей и выдвигает предметы (стаканчики). Датчик цвета нужен для того, чтобы определить количество предметов, которые взял человек за свой ход.
В результате работы получилась модель робота, которая перемещается, определяет количество предметов, которые взял человек и принимает решение, сколько предметов взять, чтобы выиграть. С помощью такой модели можно проводить уроки и мастер-классы для изучения основ машинного обучения. Так как занятия происходят в игровой форме, процесс обучения эффективнее, чем у имеющихся аналогов. В то же время, благодаря доступности настройки нейросети, модель позволяет подробнее изучить основы построения искусственных нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения.
Загрузка...
Перезагрузить документ 
Открыть в новой вкладке Смотреть похожие работы
Выпускная квалификационная работа «Разработка программного модуля для определения зон роста биологического объекта с применением машинного обучения»
Проект «Легенды и мифы уникальных гор Якутии»
Проект «Создание бота для программы Discord на языке Python»
Проект «Сборка робота-автомобиля с дистанционным управлением на базе программы Arduino»
Проект «Открытие школы робототехники и программирования»
Проект «Программно-аппаратный комплекс предпрофильного отбора и реабилитации операторов дронов»
Мероприятие завершено
Добавить комментарий