Administratívne informácie
| Názov | Predkladanie štatistických údajov |
| Trvanie | 150 |
| Modul | D |
| Druh lekcie | Praktické |
| Zameranie | Etický výskum v praxi |
| Téma | Literatúra |
Kľúčové slová
Čistenie údajov, reprezentácia údajov, vizualizácia,
Vzdelávacie ciele
- Pochopiť a demonštrovať reprezentáciu údajov pre modelovanie umelej inteligencie a ML
- Použiť celý rad techník zakresľovania na vizualizáciu údajov
- Byť schopný kontrolovať spravodlivosť, manipulovať s mimoriadnosťami a chýbajúcimi údajmi
Očakávaná príprava
Naučte sa udalosti, ktoré treba dokončiť predtým
Povinné pre študentov
Voliteľné pre študentov
- Žiadna
Referencie a zázemie pre študentov
Odporúčané pre učiteľov
Učebné materiály
Žiadne.
Pokyny pre učiteľov
Prečítajte si prehľad plánu lekcií pre pokyny pre študentov. Toto cvičenie je vhodné pre súbor údajov, ktorý obsahuje kombináciu číselných a kategorických typov údajov. Metódy reprezentácie údajov sa líšia v súboroch údajov obsahujúcich obrázky, text, zvuk atď.
Obrysy
| Trvanie | Popis | Koncepty |
|---|---|---|
| 15 minút | Uveďte opis úloh pre praktické. | Preskúmanie opisnej štatistiky pre súbor údajov obsahujúci číselné a kategorické údaje |
| 70 min. | Zakreslenie a základné čistenie dát | Chýbajúce údaje, osvedčené postupy v oblasti údajov, centrum a šírenie, základné zakreslenie, kódovanie údajov |
| 70 min. | Vizualizácia a počiatočné vyšetrovanie | Google tváre, kontrola spravodlivosti, predsudky |
| 15 minút | Záver, otázky a odpovede | Zhrnutie |
Uznania
Program Masters umelej inteligencie zameraný na človeka bol spolufinancovaný z Nástroja Európskej únie na prepájanie Európy v rámci grantu CEF-TC-2020 – 1 Digitálne zručnosti 2020-EU-IA-0068.
Plán vyučovania na SURF
[{{{{{{{SurfLink}}} stránka Wikiwijs]