Upravne informacije
| Naslov | Razumevanje podatkov |
| Trajanje | 60 |
| Modul | A |
| Vrsta lekcije | Predavanje |
| Osredotočenost | Tehnični – temelji umetne inteligence |
| Tema | Razumevanje podatkov |
Ključne besede
vrste podatkov, preoblikovanje podatkov, vizualizacija podatkov,
Učni cilji
- Učenec pridobi dokazljivo znanje o podatkovnih obrazcih, ki se uporabljajo v umetni inteligenci.
- Učenec lahko govori o podatkih z uporabo prave terminologije (npr. značilnosti, spremenljivke, opazovanja).
- Učenec pozna različne vrste podatkov in ve, kako jih preoblikovati (npr.
- Učenec pozna najpogostejše mere za opis podatkov (npr. srednja vrednost, mediana, standardni odklon) in ve, kako jih izračunati.
- Učenec pridobi dokazljivo znanje o tem, kako se podatki opisujejo z ukrepi in vizualizacijo.
- Učenec pozna najpogostejše grafe in zna izbrati vizualizacijo, ki ustreza danim podatkom.
Pričakovana priprava
Učenje Dogodki, ki jih je treba dokončati pred
Nobenega.
Obvezno za študente
Nobenega.
Neobvezno za študente
Nobenega.
Reference in ozadje za študente
Nobenega.
Priporočeno za učitelje
Nobenega.
Gradivo za učne ure
Navodila za učitelje
V predavanju učencem predstavimo podatke (in določimo pravilno terminologijo). To predavanje nima nobenih predpogojev. Temu lahko sledi vadnica o razumevanju podatkov. Oglejte si učni načrt: Vadnica: Razumevanje podatkov
Teme, ki jih je treba zajeti
- Uvod v to, kateri podatki so, kako so lahko koristni in v kakšni obliki se uporabljajo pri umetni inteligenci (15 min)
- Uvod v vrste podatkov in transformacije (15 min)
- Ukrepi za opis podatkov (15 min)
- Vizualizacija podatkov (15 min)
Priznanja
Program Masters umetne inteligence, ki je bil vključen v človeka, je bil sofinanciran z instrumentom za povezovanje Evrope Evropske unije v okviru nepovratnih sredstev (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).