Элементы искусственного интеллекта в школьном образовании

 Области применения искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) является одной из самых актуальных и перспективных областей в современной науке и технологиях. Благодаря комбинации компьютерных наук, статистики и различных областей инженерии, ИИ открывает новые возможности во многих сферах человеческой деятельности.

Одна из наиболее известных и широко применяемых областей искусственного интеллекта – автоматизация и оптимизация процессов. Здесь программы на основе ИИ запрограммированы для выполнения сложных и монотонных задач, что позволяет увеличить эффективность и точность работы, а также освободить человеческий ресурс для выполнения более креативных задач. Примеры таких приложений ИИ включают в себя автоматизацию производственных линий, роботизированных систем, анализ больших объемов данных и оптимизацию взаимодействия в сетях связи.

Искусственный интеллект также находит применение в области медицины. Современные системы ИИ помогают диагностировать заболевания, предлагать оптимальные методы лечения и подбирать индивидуальные схемы терапии. Автоматизация исследований, анализ медицинских изображений и обработка генетической информации – все это области, где ИИ демонстрирует высокую точность и эффективность работы.

Еще одной значимой областью применения искусственного интеллекта является автономная навигация и управление транспортными системами. ИИ позволяет создавать самоуправляемые автомобили и дроны, которые обладают возможностью свободного передвижения в сложных условиях, делая их безопасными и эффективными.

В сфере финансов ИИ находит применение в области анализа рынков, прогнозирования колебаний цен, определения оптимальных стратегий инвестирования и торговли. Автоматизация финансовых операций, создание персонализированных финансовых рекомендаций и управление инвестиционными портфелями – все это становится возможным благодаря ИИ.

Также искусственный интеллект с успехом применяется в сфере энергетики, окружающей среды, обороны, образования и многих других областях. Благодаря постоянному развитию и улучшению технологий, возможности применения искусственного интеллекта продолжают расширяться, открывая перед нами неизведанные горизонты.

В итоге, искусственный интеллект – это мощный инструмент, способный значительно сократить время и ресурсы, повысить производительность и эффективность во многих сферах человеческой деятельности. С его помощью мы можем решать сложные проблемы, повышать качество жизни и делать наш мир лучше и умнее.

Изображения, синтезированные искусственным интеллектом по текстовому запросу.

Например: Русская девушка, молодая улыбается, в полный рост, очень красивая, в русском народном наряде, в полный рост, фотография с высокой детализацией

Станция "Мир", вид из космоса, северное сияние

Без кота жизнь не та!

Динокот

Букет в стиле Босхарта

Наша российская природа

Друг человека!

Белка (возможно и Колпинская, с Чухонки)

Тучный кот несется по шоссе

Лунная дорожка на море, в стиле Айвазовского

Суровые мартовские коты (собаке, похоже, досталось!)

Весна! Мартовские коты, бегают, орут, шкодят

Лунная дорожка на море, в стиле Айвазовского

С приближающимся днём Космонавтики!

Привет!

Привет
ссылка на ресурс

Практическая работа № 7

Тема: Использование логических функций

Задание № 1. Работа с функциями Год и Сегодня

Ячейки, в которых выполнена заливка серым цветом, должны содержать формулы!

1.      Создать и отформатировать таблицу по образцу (Фамилии ввести из списка)

2.      Вычислить стаж работы сотрудников фирмы по формуле: =ГОД(СЕГОДНЯ()-Дата приема на работу)-1900 (Полученный результат может не совпадать со значениями в задании.)

3.      Переименовать Лист1 в Сведения о стаже сотрудников

Сведения о стаже сотрудников фирмы "Рога и копыта"
ФИО	Должность	Дата приема на работу	Стаж
Иванов И.И.	Директор	01 января 2003 г.	5
Петров П.П.	Водитель	02 февраля 20012 г.	6
Сидоров С.С.	Инженер	03 июня 20015 г.	7
Кошкин К.К.	Гл. бух.	05 сентября 2006 г.	1
Мышкин М.М.	Охранник	01 августа 2008 г.	0
Мошкин М.М.	Инженер	04 декабря 2005 г.	2
Собакин С.С.	Техник	06 ноября 20017 г.	0
Лосев Л.Л.	Психолог	14 апреля 2005 г.	3
Гусев Г.Г.	Техник	25 июля 2004 г.	4
Волков В.В.	Снабженец	02 мая 2001 г.	7

 

Новые задания в ЕГЭ по информатике 2016

Неделя. Осталась. До ЕГЭ по информатике. 
Чего ждать от основного экзамена и чего бояться? 

Как показал досрочный экзамен, ничего существенно нового не появилось. 

По-прежнему много времени уходит на решение логических задач (18 и 23), есть сложности при решении задачи с сетями (12 - маски, IP-адреса и адреса сети), игровая задача с двумя кучами (26),  и конечно задача 27. Слегка модернизировали задачу с записью звука и передачей информации (9). 

Вот те моменты, на которые обязательно надо обратить внимание при подготовке к экзамену в эту последнюю неделю.

Разберем последнюю из перечисленных задач.

Пример.

          Музыкальный фрагмент был оцифрован и записан в виде файла без использования сжатия данных. Получившийся файл был передан в город А по каналу связи за 80 секунд. Затем тот же музыкальный фрагмент был оцифрован повторно с разрешением в 4 раза ниже и частотой дискретизации в 1,5 раз выше, чем в первый раз. Сжатие данных не производилось. Полученный файл был передан в город Б; пропускная способность канала связи с городом Б в 3 раза ниже, чем канала связи с городом А. Сколько секунд длилась передача файла в город Б?

Решение:

Неизвестную величину обозначим за Т (сколько секунд длилась передача файла в город Б).

Теперь порассуждаем. Время передачи зависит от скорости передачи обратно пропорционально и размера файла прямо пропорционально.

T=q/Q

 Размер файла зависит от глубины кодирования звука, частоты дискретизации и времени звучания прямо пропорционально. 

Q=B*F*t

Согласно условия задачи неизменным осталось только время звучания, все остальное изменилось в большую или меньшую сторону. Точно также изменится и время передачи. В город А передача длилась 80 с. Значит в город Б время передачи составит:

T=80/4*1,5*3=90 секунд,

так как разрешение (глубина кодирования) стало выше в 4 раза. частота ниже в 1,5 раза, пропускная способность - ниже в 3 раза.

Проект "Цифровая живопись" 2015-2016 учебный год.

Проект "Цифровая живопись", результаты которого были опубликованы в прошлом году, оказался настолько удачным. что в 2015 - 2016 году к нему присоединились новые участники.

Что же привлекает в этом проекте? Дело в том, что слово "живопись" в названии проекта не случайно написано в кавычках. Фактически обучающиеся не "рисуют" в привычном понимании этого слова, а занимаются исследовательской деятельностью. Осмысленно изменяя параметры (свойства) геометрического фрактала исследователи получают некую "картинку", в которой можно увидеть и океан, и облака, и космические объекты, необычных птиц, животных, в конце концов экзотический абстрактный объект, повторить который практически невозможно.
Другими словами, можно создать неповторимый шедевр даже если бог не наградил талантом в области изобразительного искусства. Острый глаз, наблюдательность, ассоциативное мышление помогают всем участникам проекта увидеть в формальном компьютерном рисунке жизнь.
Итак, публикуем работы учеников 9-х классов 2015-2016 учебного года с авторскими названиями.

Никита Б. Алмаз.

Никита А. Гребни волны.

Эдуард Б. Бабочка.

Маким Б. Пенная дискотека

Мария В. Осенний лист

Полное собрание см в блоге учителя информатики "Проинформатику" lai67.blogspot.com.

Веб-семинар: "Моделирование на уроках информатики в различных программных средах. КУМИР"

Моделирование на уроках информатики в различных программных средах. Среда программирования КУМИР.

Преимущество компьютерного эксперимента перед экспериментом на реальном объекте.

В настоящее время  компьютерное моделирование в научных и практических исследованиях является одним из основных методов познания. Разработаны технологии исследования сложных проблем с помощью вычислительной техники, которые называют вычислительным (компьютерным) экспериментом. В этом случае компьютерная модель является средством получения информации о моделируемом объекте средствами компьютера.

Главным достоинством вычислительного эксперимента  является его доступность для учащихся практически во всех отраслях науки: физике, химии, астрономии, биологии, экологии и других.  Его можно широко использовать на уроках математики (геометрии), черчении и графики, трудах, и, что естественно, на уроках информатики.

Вычислительный эксперимент имеет ряд существенных преимуществ перед экспериментом на реальном объекте:

·         отсутствие необходимости в сложном лабораторном оборудовании

·         сокращение временных затрат на эксперимент

·         возможность неограниченного управления параметрами объекта

·         возможность проведения эксперимента там, где натурный эксперимент невозможен из-за удаленности объекта (астрономия), или из-за растянутости процесса во времени (география, биология), или из-за его опасности для окружающих (физика, химия).

·         использование компьютерного моделирования в форме игры, что повышает мотивацию учеников. 

 

Моделирование в программной среде КУМИР 

с помощью вспомогательных алгоритмов

 На сегодняшнем семинаре рассматриваются следующие вопросы:

1. Изучение понятия подпрограмма (вспомогательный алгоритм), применение  вспомогательных алгоритмов. 

2. Параметры вспомогательных алгоритмов.

3. Решение прикладных задач с помощью вспомогательных алгоритмов.

Вспомогательный алгоритм:

Определение: это алгоритм, который может многократно вызывается из главного алгоритма и который выполняет заданную последовательность действий.

При создании сложной программы целесообразно разделить  ее на ряд более простых – такие обособленные части называют подпрограммами (другое название – вспомогательные алгоритмы).

Вспомогательный алгоритм похож на обычный, но имеет некоторые особенности:

•               расположены ниже основного

•               в заголовке перечисляются формальные параметры, они обозначаются именами

                     алг Тр(цел x, y, лит цвет)

•               для каждого параметра указывают тип

•               однотипные параметры перечисляются через запятую

•               при вызове в скобках указывают фактические параметры в том же порядке

                     Тр(200, 100, "зеленый")

Пример вспомогательного алгоритма на языке КУМИР:

 

использовать Чертежник алг ГЛАВНЫЙ нач цел k,N,c, лит цвет . N:=10 |количество фигур . нц для k от 1 до N |начало цикла . . . . c:=int (rnd (8)) |случайный выбор цвета . . выбор . . . при c=0 : цвет:="черный" . . . при c=1 : цвет:="красный" . . . при c=2 : цвет:="оранжевый" . . . при c=3 : цвет:="желтый" . . . при c=4 : цвет:="зеленый" . . . при c=5 : цвет:="голубой" . . . при c=6 : цвет:="синий" . . . при c=7 : цвет:="фиолетовый" . . . при c=8 : цвет:="белый" . . . иначе цвет:="белый" . . все . . . . квадрат (k, k, k, цвет) |вызов вспомог.алгоритма . . . кц кон алг квадрат (вещ m,x,y, лит ц) | ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЙ алгоритм | m - размер стороны | x, y - координаты квадрата | ц - цвет линий нач . установить цвет (ц) . сместиться в точку (x, y) . сместиться на вектор (-m/2,-m/2) . . опустить перо . сместиться на вектор (0,m) . сместиться на вектор (m,0) . сместиться на вектор (0,-m) . сместиться на вектор (-m,0) . поднять перо кон

 Результаты работы алгоритма:

 

 ЗАДАНИЕ.
Изменяя параметры вспомогательного алгоритма создайте модели следующего вида