Administrativne informacije
| Naslov | Razumijevanje podataka |
| Trajanje | 60 |
| Modul | A |
| Vrsta lekcija | Predavanje |
| Fokus | Tehnički – temelji umjetne inteligencije |
| Tema | Razumijevanje podataka |
Ključne riječi
vrste podataka, transformacija podataka, vizualizacija podataka,
Ciljevi učenja
- Polaznik stječe dokazivo znanje o obrascima podataka koji se upotrebljavaju u umjetnoj inteligenciji.
- Učenik može govoriti o podacima koristeći pravu terminologiju (npr. značajke, varijable, opažanja).
- Učenik zna različite vrste podataka i zna kako ih transformirati (npr. nominalni, redni).
- Učenik zna najčešće mjere za opis podataka (npr. srednja vrijednost, medijan, standardna devijacija) i zna kako ih izračunati.
- Učenik stječe dokazivo znanje o tome kako se podaci opisuju pomoću mjera i vizualizacije.
- Učenik zna najčešće grafikone i zna kako odabrati vizualizaciju, podudarajući se s danim podacima.
Očekivana priprema
Edukativni događaji koji će biti završeni prije
Nijedan.
Obvezno za studente
Nijedan.
Neobvezno za studente
Nijedan.
Preporuke i pozadina za studente
Nijedan.
Preporučeno nastavnicima
Nijedan.
Nastavni materijali
Upute za učitelje
U ovom predavanju upoznajemo studente s podacima (i određujemo ispravnu terminologiju). Ovo predavanje nema preduvjeta. To se može slijediti tutorial o razumijevanju podataka. Pogledajte nastavni plan: Vodič: Razumijevanje podataka
Teme koje treba pokriti
- Uvod u to koji su podaci, kako mogu biti korisni i u kojem obliku se koriste u umjetnoj inteligenciji (15mins)
- Uvod u vrste i transformacije podataka (15mins)
- Mjere za opis podataka (15mins)
- Vizualizacija podataka (15mins)
Priznanja
Diplomski studij umjetne inteligencije usmjeren na čovjeka sufinanciran je Instrumentom za povezivanje Europe Europske unije u okviru bespovratnih sredstava CEF-TC-2020 – 1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.