10 клас основний

 https://quickdraw.withgoogle.com/?utm_source=gemini

Сценарій практичної роботи: «Дослідження роботи класифікатора та аналіз помилок ШІ».

1. Кожен учень грає 2–3 раунди (малює 6 предметів за 20 секунд), а нейромережа намагається вгадати об'єкт.

2. Натиснувши на результат, учень бачить внутрішню «логіку» ШІ: на які інші малюнки мільйонів користувачів мережа опиралася, які 3 найімовірніші варіанти вона розглядала.

3. Завдання: Створити таблицю оцінки точності: скільки об'єктів розпізнано правильно, де мережа помилилася та через які саме візуальні ознаки (наприклад, контур, деталізація, штрихування).

https://machinelearningforkids.co.uk/?utm_source=gemini

Сценарій практичної роботи: «ШІ-асистент розумного будинку (Natural Language Processing)».

1. Учні створюють два класи команд: Увімкнути світло та Вимкнути світло.

2. Додають по 5–6 живих фраз для кожного: «Тут темно», «Засвіти лампу», «Я нічого не бачу» проти «Я йду спати», «Вимкни прилади».

3. Навчають модель і перевіряють фразами, яких не було у тренувальному наборі (наприклад, «Пора спати, добраніч»).

Перейдіть на сервіс Google Teachable Machine (розділ Image Project $\rightarrow$ Standard image model).

Створіть 2 або 3 класи для сортування:

• Клас 1: «Пластик/Пляшка» (або ручка / зошит).

• Клас 2: «Папір/Картон».

• Клас 3: «Пусто» (фон без предметів).

Зробіть через веб-камеру по 20–30 знімків для кожного класу під різними кутами та освітленням.

Натисніть Train Model (Навчити модель).

Тестування: покажіть камері нові предмети. Зафіксуйте у звіті, як змінюється шкала впевненості (Output у %) та де виникають помилки розпізнавання.