Haldusteave
| Ametinimetus | Statistiliste andmete esitamine |
| Kestus | 150 |
| Moodul | D |
| Õppetunni liik | Praktiline |
| Keskendumine | Eetilised uuringud praktikas |
| Teema | Kirjandus |
Võtmesõnad
Andmete puhastamine, andmete esitamine, visualiseerimine,
Õpieesmärgid
- Tehisintellekti ja ML modelleerimise andmeesituse mõistmine ja demonstreerimine
- Andmete visualiseerimiseks tuleb rakendada erinevaid joonistustehnikaid
- Oskab kontrollida õiglust, käsitleda võõrväärtusi ja puuduvaid andmeid
Eeldatav ettevalmistamine
Õppeüritused, mis tuleb lõpetada enne
Kohustuslik õpilastele
Valikuline õpilastele
- Puudub
Viited ja taust õpilastele
Soovitatav õpetajatele
Õppematerjalid
Puudub.
Juhised õpetajatele
Vaadake õppetunni kava ülevaadet, et anda õpilastele juhiseid. See harjutus sobib andmestikule, mis sisaldab numbriliste ja kategooriliste andmetüüpide kombinatsiooni. Kujutisi, teksti, heli jne sisaldavate andmekogumite puhul on andmete esitamise meetodid erinevad.
Kontuur
| Kestus | Kirjeldus | Mõisted |
|---|---|---|
| 15 minutit | Kirjeldage praktilisi ülesandeid. | Arv- ja kategoorilisi andmeid sisaldava andmekogumi kirjeldava statistika läbivaatamine |
| 70 min | Andmete kaardistamine ja põhipuhastus | Puuduvad andmed, head andmetavad, keskus ja levik, põhijoonised, andmete kodeerimine |
| 70 min | Visualiseerimine ja esialgne uurimine | Google’i aspektid, õigluse kontroll, eelarvamused |
| 15 minutit | Järeldused, küsimused ja vastused | Kokkuvõte |
Tunnustused
Inimkeskse tehisintellekti magistriprogrammi kaasfinantseeris Euroopa Liidu Ühendamise Rahastu toetusega CEF-TC-2020–1 „Digioskused 2020“-EU-IA-0068.
SURFi tunniplaan
[{{{{SurfLink}} Wikiwijsi lehekülg]