№1 · ОСНОВЫ
1. Понятие ИИ
Выберите наиболее точное современное определение искусственного интеллекта в контексте информационных технологий.
Типы заданий
Множественный выборРеши примерыКроссвордРеши задачу
Перспективные направления развития информационных технологий
Ф.И.
Класс
Погрузись в мир технологий будущего! Сегодня мы узнаем, как работают нейронные сети, чем обучение машин отличается от человеческого и какие задачи ИИ уже решает за нас.
№2 · ВЫЧИСЛЕНИЯ
2. Точность классификации
Рассчитайте процент точности работы алгоритма, если из 100 тестовых изображений он правильно распознал 92.
1)
№3 · ТЕРМИНОЛОГИЯ
3. Кроссворд «Азы ИИ»
Заполните кроссворд основными терминами, связанными с интеллектуальными системами.
По горизонтали
- Базовая единица искусственной нейронной сети
- Автоматическое устройство, выполняющее действия по программе
- Учёный, предложивший тест на проверку «разумности» машины
- То, что имитирует ИИ (синоним интеллекта)
По вертикали
- Информация, на которой обучается машина
- То, что накапливает машина в процессе обучения
- Наука о законах мышления, лежащая в основе алгоритмов
- Структура из множества связанных нейронов
№4 · МОДЕЛИРОВАНИЕ
4. Работа нейрона
Искусственный нейрон имеет два входа с сигналами и . Веса входов равны и . Вычислите взвешенную сумму сигналов . Запишите ход решения и ответ.
№5 · ОБУЧЕНИЕ
5. Типы машинного обучения
Вам необходимо обучить систему разделять письма на «спам» и «важные», имея базу писем, где каждое уже помечено человеком. Какой тип обучения следует использовать?
№6 · АНАЛИЗ
6. Ошибка обучения
Рассчитайте долю ошибок (Error Rate) модели, если из 50 предсказаний 4 оказались неверными. Ответ дайте в виде десятичной дроби.
1)4 / 50
+5 заданий в этом листе
Зарегистрируйтесь — и соберите свой рабочий лист по этой теме за минуту: заданий столько, сколько нужно.
№7 · ТЕРМИНОЛОГИЯ
7. Кроссворд «Технологии»
Разгадайте кроссворд, используя более сложные понятия из сферы Data Science.
По горизонтали
- Параметры нейрона, определяющие значимость входа
- Процесс создания речи или изображений искусственным путем
- Набор данных, подготовленный для обучения
- Процесс настройки весов в нейронной сети
- Набор инструкций для решения задачи
- Разбор данных для поиска закономерностей
По вертикали
- Тип системы, имитирующей знания специалиста в узкой области
- Область ИИ, занимающаяся анализом видео и фото (компьютерное ...)
- Математическое представление реальности в ИИ
- Результат работы модели на новых данных
№8 · СЛОЖНЫЕ ЗАДАЧИ
8. Порог активации нейрона
Рассмотрите схему нейрона. На входы поданы сигналы . Веса составляют . Порог активации (функция активации) равен . Если взвешенная сумма больше или равна порогу, нейрон выдает 1, иначе 0. Вычислите выход нейрона.
Схема искусственного нейрона
№9 · ПЕРСПЕКТИВЫ
9. Глубокое обучение и его риски
Что из перечисленного является специфической проблемой современных больших языковых моделей (LLM), которую называют «галлюцинациями»?
№10 · МЕТРИКИ
10. Взвешенная вероятность
Система ИИ объединяет прогнозы двух моделей. Первая модель (вес 0,7) дает вероятность дождя 0,8. Вторая модель (вес 0,3) дает вероятность 0,4. Вычислите итоговую вероятность по формуле среднего взвешенного.
1)
Создайте уникальный лист по своей теме
- Любая тема, любой уровень
- 20+ типов заданий
- 100% уникальный контент
- Со страницей ответов
- Защита от списывания
- Готово за 1 минуту
Другие темы по информатике для 9 класса
Табличные модели. Таблица как представление отношения; Базы данных. Отбор строк, удовлетворяющих заданному условиюИнформационно-коммуникационные технологииПостроение адреса в сети Интернет и анализ результатов поиска в сети ИнтернетИнформационная модельДвоичная, десятичная, шестнадцатеричная, восьмеричная системы счисленияОблачные хранилища данных; Виды деятельности в ИнтернетеПравила оформления текстового документаСетевое хранение данных; Глобальная сеть Интернет. IP-адреса узлов; Индивидуальное и коллективное размещение информации в Интернете; Понятие об информационной безопасности; Угрозы информационнойОблачные технологии. Использование онлайн-офиса для разработки документовКлассификации моделей: материальные (натурные) и информационные; Непрерывные и дискретные, имитационные и игровые модели; Оценка соответствия модели объекту и целям моделирования; Модель. ЗадачиПонятие об информационной безопасности; Глобальная сеть Интернет. IP-адреса узлов; Индивидуальное и коллективное размещение информации в ИнтернетеВстроенные функции: максимум, минимум, сумма, среднее арифметическое; Сортировка данных в выделенном диапазоне; Построение диаграмм: гистограмма, круговая, точечная; Преобразование формул при
Чем удобны рабочие листы Нейрум
- По действующей программеТемы и задания совпадают со школьной программой 1–11 классов. Открыли — дали классу, без правок.
- Готово к печати, с ответамиPDF в формате A4 и ключ ответов на отдельной странице. Скачали, распечатали, раздали — без правок в Word.
- Свой лист за минутуНе нашли нужный? ИИ-конструктор соберёт лист по вашей теме, классу и типам заданий.
Вопросы и ответы
Как скачать рабочий лист «Перспективные направления развития информационных технологий (на примере искусственного интеллекта и машинного обучения)»?
Зарегистрируйтесь бесплатно — лист сохранится в личном кабинете, откуда его можно скачать в PDF и распечатать.
Сколько заданий в листе и какие они?
В листе 10 заданий: множественный выбор, реши примеры, кроссворд, реши задачу.
Соответствует ли лист ФГОС?
Да, задания ориентированы на школьную программу по информатике для 9 класса по ФГОС.
Можно ли изменить задания под свой класс?
Да. После регистрации лист открывается в конструкторе: задания можно заменить, перегенерировать или добавить новые.