Hallinnolliset tiedot
| Otsikko | Tilastotietojen esittäminen |
| Kesto | 150 |
| Moduuli | D |
| Oppitunnin tyyppi | Käytännöllinen |
| Keskittyminen | Eettinen tutkimus käytännössä |
| Aihe | Kirjallisuutta |
Avainsanoja
Tietojen puhdistus, tietojen esittäminen, visualisointi,
Oppimistavoitteet
- Ymmärtää ja osoittaa tekoälyn ja ML-mallinnuksen datan edustuksen
- Käytä erilaisia piirustustekniikoita tietojen visualisoimiseksi
- Kyettävä tarkastamaan oikeudenmukaisuus, käsittelemään poikkeamia ja puuttuvia tietoja
Odotettu valmistelu
Oppimistapahtumat valmistuvat ennen
Pakollinen opiskelijoille
Valinnainen opiskelijoille
- Ei mitään
Referenssejä ja taustaa opiskelijoille
Suositellaan opettajille
Oppituntimateriaalit
Ei mitään.
Ohjeita opettajille
Tutustu oppituntisuunnitelman pääpiirteisiin ja lue ohjeet opiskelijoille. Tämä harjoitus soveltuu datajoukkoon, joka sisältää yhdistelmän numeerisia ja kategorisia tietotyyppejä. Tietojen esitystavat vaihtelevat kuvia, tekstiä, ääntä jne. sisältävissä tietoaineistoissa.
Hahmotella
| Kesto | Kuvaus | Käsitteet |
|---|---|---|
| 15 min | Anna kuvaus käytännön tehtävistä. | Numeerisia ja kategorisia tietoja sisältävän tietokokonaisuuden kuvailevien tilastojen tarkastelu |
| 70 min | Piirustus ja tietojen peruspuhdistus | Puuttuvat tiedot, hyvät tietokäytännöt, keskus ja levitys, peruspiirustus, tietojen koodaus |
| 70 min | Visualisointi ja alustava tutkinta | Google facets, fairness check, puolueellisuus |
| 15 min | Johtopäätökset, kysymykset ja vastaukset | Yhteenveto |
Tunnustukset
Human-Centered AI Masters -ohjelmaa rahoitettiin Euroopan unionin Verkkojen Eurooppa -välineestä (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).
Opetussuunnitelma SURF:stä
[{{{{SurfLink}}} Wikiwijs-sivu]