С 25 февраля по 3 марта 2019 года для школьников пройдет всероссийское образовательное мероприятие «Урок цифры» на тему «Искусственный интеллект и машинное обучение». Это будут необычные уроки информатики, подготовленные специалистами по аналитике данных Сбербанка.
Урок адресован учащимся 1–11-х классов, направлен на развитие ключевых компетенций цифровой экономики у школьников, а также на их профориентацию для осуществления дальнейшей деятельности в сфере информационных технологий.
Организаторами Урока выступают Министерство просвещения Российской Федерации, Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации, АНО «Цифровая экономика» и ПАО «Сбербанк» в партнёрстве с ключевыми российскими компаниями сферы информационных технологий.
В целях повышения эффективности подготовки к проведению Урока для руководителей и педагогических работников общеобразовательных организаций субъектов Российской Федерации проводятся:
- информационный вебинар, который состоится 15 февраля 2019 года в 10:00 (время московское) по адресу вебинар.урокцифры.рф, на котором будут обсуждаться особенности организации Урока;
- обучающий вебинар по тематике искусственного интеллекта и машинного обучения, который состоится 19 февраля 2019 года в 10:00 (время московское)
На «Уроке цифры» дети научат роботов трудиться в зоопарке. Для учеников с 1-го по 8-й класс урок состоит из видеолекции и тренажёра, на котором ребята будут «обучать» робота трудиться в зоопарке. Для того чтобы робот мог отличить животных друг от друга и правильно их кормить, школьникам предстоит очистить данные, разметить их, определить размер выборки, выбрать эффективный алгоритм для проверки и провести «фичеринжиниринг», то есть ранжировать данные по определённым признакам. Все эти шаги выполняются в игровой форме.
Тренажер для старшеклассников – это графический симулятор, в нём ученик видит основные этапы работы с моделью машинного обучения: настройки гиперпараметров нейронной сети, улучшение модели по мере прохождения, изменение результатов модели на тестовых данных, выбор лучшей модели.