ПРОГРАМА „ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ ЗА МЛАДЕЖИ” (Intel® AI for Youth)
Програмата „Изкуствен интелект за младежи" на Intel® е създадена да предостави на младежите основни знания и умения в областта на изкуствения интелект чрез добре структурирани модули, обхващащи широк спектър от теми.
Програмата съдържа общо 60 модула и над 240 часа учебно съдържание, разпределени в 5 раздела – от най-ниско до най-високо ниво, свързани с технологията на AI.
Учениците получават знания и умения в специфични области на AI като компютърно зрение, обработка на естествени езици, статистически данни и генеративен AI. Чрез практически упражнения и реални казуси, учениците разбират как да прилагат научените концепции в реални проекти, разработвайки решения, които отговарят на социални и екологични предизвикателства.
Списък с Ресурси
ЕТАП 1: Да разгадаем!
Какво представлява изкуственият интелект – как работи?
- Какво представлява изкуственият интелект (ИИ)?
- Как изкуственият интелект се различава от автоматизацията?
- Какви са приложенията на ИИ? Къде в ежедневието си го използваме?
- Как работи ИИ? Какви видове ИИ има?
Размер: 47,7 MB
ИИ и другите технологии – сфери на приложение на ИИ
- Кои са трите сфери на приложение на ИИ? Как участват в ежедневието ни?
- Какво представлява компютърното зрение? Какво е приложението му в ежедневието ни?
- Какво представлява обработката на естествените езици? Къде в ежедневието си използваме приложения с обработка на естествените езици?
- Какво представляват статистическите данни? Къде в ежедневието си използваме приложения със статистически данни?
Размер: 58 MB
ИИ и обществото, ИИ за целите на устойчивото развитие
- Що е устойчивост? Каква е нейната роля за обществото?
- Какво представляват целите за устойчиво развитие?
- Какво представлява системното мислене? А системните карти? Как може при съставянето им да се използват значимите функции на ИИ?
Размер: 23,4 MB
Въведение в проектните цикли с ИИ и етични въпроси, свързани с ИИ – I
- Какво представлява проектен цикъл с ИИ?
- Кои са различните етапи от проектния цикъл с ИИ? Каква е значимостта на всеки от етапите?
- Що е етика? А какви са етичните въпроси, свързани с ИИ?
Размер: 70,7 MB
Въведение в генеративния изкуствен интелект
- Какво представялва генеративният ИИ?
- Защо ни трябва генеративен ИИ?
- Каква е разликата между ИИ и генеративен ИИ?
- Как работи генеративният ИИ?
- Какви са приложенията на генеративния ИИ?
- Как да използваме инструменти с генеративен ИИ?
Размер: 67 MB
Проект 0: Презентация
- Как да определим към коя сфера принадлежи едно решение с ИИ?
- Как да определим различните етапи от проектния цикъл с ИИ за един казус с ИИ?
Размер: 43 MB
ЕТАП 2: Да се вдъхновим!
Въведение в проектните цикли с ИИ и етични въпроси, свързани с ИИ – II
- Защо са важни проектните цикли с ИИ? Как да дефинираме правилно проблемите за тези цикли?
- Каква е разликата между етила и морал? Какви етични въпроси могат да възникнат, докато търсим решения с ИИ?
- Какво представлява подвеждащата информация на ИИ? Как да забележим такава информация?
Размер: 24 MB
Проектни цикли с генеративен ИИ и етични въпроси
- Какво представлява проектният цикъл с генеративен ИИ?
- Какво са разликите между проектния цикъл с ИИ и този с генеративен ИИ?
- Кои са стъпките на проектния цикъл с генеративен ИИ?
- Какво представлява етиката при генеративния ИИ?
Размер: 17,6 MB
Математика за ИИ – I (Статистика и вероятности)
- Как са приложенията на математиката в ИИ?
- Кои математически понятия са важни за разбирането на ИИ?
- Как се използват статистиката и вероятностите в различните приложения с ИИ?
Размер: 26,8 MB
Основни умения за работа с данни
- Какво представляват уменията за работа с данни? Какво е влиянието на тези умения?
- Как да придобием такива умения?
- Какво означават понятията лични данни, защита на информацията и поверителност? Как са свързани с ИИ?
Размер: 26,8 MB
Получаване на данни
- Кои са различните видове данни?
- Какво представляват различните източници на данни?
- Как най-лесно можем да се сдобием с данни? Какво прави тези данни използваеми?
- Какви характеристики имат данните? Как да ги определим?
Размер: 32,6 MB
Етично боравене с данни и елиминиране на предубеждения
- Какво представлява етичното боравене с данните? Защо е необходимо?
- Как етичното боравене с данните е свързано с предубежденията на ИИ?
- Как да елиминираме предубежденията на ИИ?
Размер: 36 MB
Обработка и интерпретация на данни
- Какво представлява предварителната обработка на данни?
- Какво представлява интерпретацията на данни?
- Какви начини за интерпретация на данни съществуват?
- Защо е важно да интерпретираме данните?
Размер: 35,5 MB
Данни, етично боравене с данните и генеративен ИИ
- Какво представляват данните и какви са различните типове данни?
- Какви стъпки включва работата с данните?
- Как генеративните състезателни мрежи създават нови изображения?
- Какво представлява етичното боравене с данните и как се елиминират пристрастията?
- Защо са ни необходими поверителността и защитата на данните?
Размер: 35,7 MB
Експеримент с AI Intel OpenBot
- Какви са функциите и приложенията на Intel OpenBot?
- Как с помощта на Intel OpenBot и неговите сензори могат да се събират и интерпретират данни?
- Какво представляват микроконтролерите? Как могат да се използват заедно с ИИ?
- Как да сглобим от нулата Intel Openbot?
Размер: 257 MB
Проект за интерактивно информационно табло и презентация
- Какво представялва визуализацията на данните? Защо е важна?
- Как да визуализираме данни с no-code инструменти?
- Как да създадем проста интерактивна диаграма с no-code инструмент?
Размер: 27 MB
ЕТАП 3: Да научим!
Въведение в моделирането с ИИ
- Какво представлява модел с ИИ? Какво представляват контролираното учене, неконтролираното учене и ученето с подкрепление?
- Кои са по-известните модели с ИИ? Как ги използваме?
- Как да изберем най-подходящите модели с ИИ за различни приложения?
Размер: 41,6 MB
Оценяване на модели с ИИ
- Какво представлява разделянето на обучителни и тестови данни (train-test split)? Какво е необходимо, за да се раздели един масив?
- Какво разбираме под оценка на модел с ИИ? Защо е необходимо да се оценяват моделите?
- Кои са по-известните показатели за оценка на модели с ИИ?
- Как да изберем най-подходящите оценъчни показатели за конкретно приложение?
Размер: 109 MB
Етични рамки за ИИ
- Какво представляват рамките? Какво представляват етичните рамки?
- Колко вида етични рамки за ИИ съществуват?
- Как да прилагаме етичните рамки за ИИ?
- Кога да използваме дадена рамка?
Размер: 6,8 MB
Модели с генеративен ИИ
- Какво представлява модел с генеративен ИИ?
- Какви са различните типове модели (дифузионен, GAN и VAE)?
- Какво представлява промп-инженерингът (Prompt Engineering/Проектиране на подкани) и защо ни необходим?
- Как да генерираме команди, като използваме цикъла F.A.C.T.S ?
- Какви са етичните рамки за генеративния ИИ?
Размер: 35,6 MB
No-code инструменти с ИИ за обработка на статистически данни
- Какво разбираме под ИИ без код (no-code)? Защо ни е необходим?
- Каква е разликата между no-code и low-code (минимално количество код)?
- Кои са по-известните no-code инструменти, използвани за обработка на статистически данни?
- Как се различава проектният цикъл с ИИ от no-code ИИ?
Размер: 23,4 MB
Статистически данни: Упражнение с казуси
- Какво е Orange Data Mining? Какви характеристики има?
- Как се събират и изследват данни и как се моделира с no-code инструмент?
- Как се очертава проблемен цикъл за разработване на решение с ИИ с помощта на no-code инструмент?
- Как се обучава машинен алгоритъм като логистична регресия и SVM с помощта на no-code инструмент?
- Как се оценява алгоритъм за машинно обучение с показатели за оценяване като точност и объркване с помощта на no-code инструмент?
- Практическа задача с no-code инструмент
Размер: 163 MB
No-code ИИ за компютърно зрение
- Как се очертава проблемен цикъл с ИИ за разработване на решение за no-code компютърното зрение?
- Каква е разликата между no-code и low-code компютърно зрение?
- Кои са най-известните no-code инструменти за компютърно зрение?
Размер: 75,4 MB
Компютърно зрение: Упражнение с казуси
- Кои са различните no-code инструменти за компютърно зрение?
- Каква е вътрешната връзка между компютърното зрение и ИИ? Каква е разликата между компютърното зрение и предварителната обработка на изображенията?
- Какви са приложенията на компютърното зрение?
- Как да използваме no-code инструменти, за да създадем проект с компютърно зрение?
Размер: 140 MB
Създаване на подкани за генеративен ИИ в компютърното зрение
- Какво представлява компютърното зрение, какво представлява цикълът F.A.C.T.S.?
- Как да пишем подкани?
- Кои подкани са добри и кои са лоши?
- Какви са приложенията на генеративния ИИ в компютърното зрение?
Размер: 54,3 MB
No-code ИИ за обработка на естествени езици
- Какво представляват естествените езици? Как компютрите разбират езиците?
- Каква е целта на обработката на естествените езици (ОЕЕ)? Къде най-често се използва?
- Кои са по-често използваните техники за предварителна обработка на естествените езици?
- Каква е разликата между no-code подхода и традиционното програмиране при обработката на естествените езици?
Размер: 62,1 MB
Обработка на естествени езици: Упражнение с казуси
- Какви са различните приложения (класификация на текстове, анализ на отношение, извличане на ключови думи) на обработката на естествените езици?
- Защо са важни за нас? Как да ги прилагаме, като използваме no-code инструменти?
Размер: 79,4 MB
Създаване на подкани за генеративен ИИ в обработката на естествените езици
- Какво представлява обработката на естествените езици (ОЕЕ)?
- Каква е процедурата за писане на подкани?
- Кои подкани са добри и кои са лоши?
- Какви са приложенията на генеративния ИИ в ОЕЕ?
Размер: 60,2 MB
Проект 200 Създаване и презентация на no-code проект
- Как да дефинираме свързан със социален въпрос проблем и да го обвържем с подходящата цел за устойчиво развитие?
- Как да очертаем проблема, като използваме рамката с четирите К и системата за описание?
- Какви стъпки са необходими, за да превърнем един действителен проблем в проблем за решаване с ИИ?
- Как да съберем и анализираме данните, да моделираме и да оценим с no-code инструмент?
Размер: 27,8 MB
ЕТАП 4: Да опитаме сами!
Python за ИИ – I (Въведение и първи стъпки в Jupyter Notebooks)
- Откъде да започнем с Python? Как изглежда основният синтаксис?
- Какво представляват променливите и типовете данни в Python?
- Какви са различните структури с данни в Python? (списък, низ, речник, множество) (List, Tuple, Dictionaries, Set)
- Какви са функциите на Python? Защо са важни? – Какво представляват условните оператори и циклите?
Размер: 32,1 MB
Въведение в облачните технологии – Intel DevCloud
- Какво представляват облачните технологии? Какви са техните характеристики?
- Какви са различните облачни услуги? Какво представляват зелените облачни технологии? Защо са важни?
- Какво представлява Intel DevCloud? Какви са неговите приложения?
Размер: 64,1 MB
Математика за ИИ – II (матрици и вектори)
- Какво представляват векторите и матриците? Защо са важни за ИИ?
- Какви са приложенията на векторите и на матриците в ИИ? Какво представлява размерността? Какво представлява размерността при векторите и матриците?
- Какво са основните операции за векторите и матриците? Как да ги извършваме в Jupyter Notebook?
Размер: 17,7 MB
Python за ИИ – II (Основни операции с данни)
- Кои са най-важните Python библиотеки?
- Какво представлява масивът NumPy? Какви функции има?
- Как да извършваме операции с данни с NumPy?
- Какво представлява Pandas dataframe? Какви функции има?
- Как да извършваме таблични операции с помощта на Pandas?
Размер: 16,6 MB
Въведение в Intel Python и Python Libraries (Общи библиотеки за ИИ и МО)
- Какво представлява Intel Python? Какви са неговите характеритики?
- Какви библиотеки са включени в Intel Python? (NumPy, SciPy и Scikit-Learn)
- Кои Python библиотеки се използват за анализ на данни? (MatplotLib and Seaborn)
- Кои Python библиотеки в кои области на ИИ се използват – статистика, компютърно зрение и обработка на естествени езици? (SciPy, Scikit Learn, OpenCV, TensorFlow, Keras и NLTK )
Размер: 39,2 MB
Инструменти за приложения с генеративен ИИ
- Какво представлява API?
- Какви са различните видове API?
- Как да създадем генератор на блог, като използваме генеративен ИИ?
- Запознаване и практически опит с различни инструменти с генеративен ИИ.
Размер: 47,5 MB
По-често използвани техники за машинно обучение и дълбоко учене (Изкуствени невронни мрежи, алгоритми за учене)
- Кои са различните алгоритми за учене? (Контролирано учене, неконтролирано учене и учене с утвърждаване)
- Кои са алгоритмите за контролирано учене? (Linear Regression, Logistic Regression, SVM, Decision Tree, Random Forest)
- Кои са алгоритмите за неконтролирано учене? (K-Means, Agglomerative Clustering, Apriori Algorithm)
- Какво представлява ученето с утвърждаване?
- Какво представляват невронните мрежи? Как работят?
Размер: 86,1 MB
Очертаване на проект с ИИ: Избор на област на ИИ
- Какво представлява очертаването на проекта? Какви стъпки са включени в очертаването на проект с ИИ?
- Защо е необходимо да се очертават проектите с ИИ?
- Какви са компонентите на очертаването на проект с ИИ?
Размер: 22,9 MB
Обучаване и инфериране на ИИ – въведение
- Какво представлява инферирането? А какво е инфериране на ИИ?
- Какво представляват предварително обучените модели? Защо ги използваме?
- Какво представлява OpenVINO? Кои са различните етапи в работния процес на OpenVINO?
- Какво представялва потокът на инферирането? Какво е неговото значние?
Размер: 77,2 MB
Практическа задача с OpenVINO toolkit (Подготовка за използване на OpenVINO Toolkit)
- Как да започнете работа с OpenVINO? Какво трябва да инсталирате?
- Кои са някои от простите приложения на OpenVINO?
- Как да започнете работа с OpenVINO с предварително инсталиран Jupyter Notebooks?
Размер: 139 MB
Оптимизиране на модели (Създаване на IR файлове)
- Какво представлява оптимизаторът на модели (Model Optimizer )? Каква е неговата роля?
- Какво представляват Intermediate Representation файловете? Кои са техните две характеристики?
- Как се създават Intermediate Representation файлове от предварително обучени модели в различни библиотеки?
- Как да направим инфериране в реално време с помощта на IR файлове в рамката OpenVINO?
Размер: 309 MB
Упражнение с казуси
- Какво представляват предварително обучението модели в OpenVINO?
- Как да импортираме готови модели от Open Model Zoo в Jupyter Notebook?
- Как да направим инфериране в реално време с готов модел от OpenVINO?
- Как да създадем социално значим казус, като използваме предварително обучените модели от OpenVINО?
Размер: 99,3 MB
Генеративният ИИ и OpenVINO
- Какво представлява OpenVINO и какви задачи могат да се изпълняват с него?
- Какви видове приложения с генеративен ИИ могат да се разработват с OpenVINO?
- Защо OpenVINO се използва в приложения с генеративен ИИ?
- Какви са ключовите техники за генеративен ИИ, които OpenVINO поддържа?
- Какви са различните видове пътища за генеративен ИИ с OpenVINO ?
Размер: 37,3 MB
Създаване на проект с OpenVINO Проект и презентация
- Как да измислим проблем, свързан със социален въпрос, и да го обвържем с една от целите цел за устойчиво развитие?
- Как да очертаем проблем, като използваме метода на четирите К и описанието на системите?
- Какви стъпки са необходими, за да превърнем един реален проблем в проблем с решение с ИИ?
- С кои стъпки от рамката OpenVINO трябва да се съобразим, докато използваме предварително обучени модели?
Размер: 24,9 MB
ЕТАП 5: Ние можем!
Статистически данни – обработка и визуализация (числови променливи, импортиране на данни, диаграма тип кутия с мустаци, хистограма)
- Какво представлява изследователският анализ на данни?
- Какво представляват едномерният и двумерният анализ?
- Как да се справим с грешни или липсващи данни? А с извънредните стойности?
- Практическа задача с данни и социално значим казус
- Как да започнем изследване на действителен масив?
Размер: 81,7 MB
Интернет на нещата – основни принципи и инструменти за разработка
- Какво представлява Интернетът на нещата (IoT)? Какво е неговото значение? (по-важни основни принципи)
- Каква е ролята на IoT при проектните цикли с ИИ? – Как се проектират архитектурите на IoT? Какви компоненти се използват за всеки слой от архитектурата?
- Какво представлява Arduino? Къде намира приложение? Кои са основните му компоненти?
Размер: 56,7 MB
ИИ за работа със статистически данни (Контролирано учене и класификационни алгоритми)
- Кои са различните техники за класификация при контролираното учене?
- Как да разпознаваме и да обработваме небалансираните масиви? Как да елиминираме липсата на баланс на данните?
- Как да разработим практически казус по социално значим проблем?
Размер: 33,9 MB
Статистически данни: Упражнение с казуси
- Какво представлява набор от данни с времеви редове? Как да направим EDA на времеви редове?
- Как да визуализираме интерактивно масиви с времеви редове?
- С кои модели с ИИ можем да правим прогнози за данни, свързани с времеви редове?
Размер: 129 MB
Основи на компютърното зрение (пиксели, ядра, обработка на изображения, манипулиране)
- Как компютрите виждат образите? Какво представляват пикселите?
- Как да представим едно изображение в цифров формат?
- Какво представляват ядрата на изображенията?
- Какво представлява предварителната обработка на изображенията и защо е толкова важна?
- Какво представлява увеличаването на данните за изображението и защо е толкова важно?
Размер: 52,1 MB
Анализ на данни и моделиране в компютърното зрение (Маскиране, ROI, задаване на гранични стойности и практическа задача с OpenCV)
- Какви са качествата на добрите масиви с изображения?
- Защо е важно да имаме масив с добро качество?
- Какво е анотация на изображението? Какви са различните типове анотация на изображения?
- Какво представляват разпознаването и откриването на обекти и сегментирането на изображението?
- Какво представляват зоната на интерес, откриването на контури, маскирането и задаването на гранични стойости (Region of Interest, Contour Detection, Masking, Image Thresholding)?
- Какво представляват конволюционните невронни мрежи? По какво си приличат със зрителния център в човешкия мозък?
Размер: 361 MB
Компютърно зрение: Упражнение с казуси
- Как да трансформираме реален проблем в проблем, който може да се реши с ИИ?
- Как да съгласуваме етапите на проектния цикъл с ИИ с проект за компютърно зрение?
- Как да разпознаем сегментирането на изображения в геопространствен масив?
- Кой модел е най-подходящ за класификация на геопространствени данни?
Размер: 705 MB
Генеративен ИИ – казус с компютърно зрение
- Как да превръщаме реален проблем в проблемно твърдение за генеративен ИИ?
- Как етапите на проектния цикъл с генеративен ИИ могат да се приложат при проект с компютърно зрение?
- Как да се определи най-подходящият модел за разработване на решение с генеративен ИИ за откриване на вредители?
- Как се използва генеративният ИИ в контекста на Neural Style Transfer (Трансфер на невронни стилове)?
Размер: 30 MB
Обработка на естествените езици – работа с данни (Bag of Words, TF-IDF)
- Защо е важна предварителната обработка на данни при ОЕЕ?
- През какви стъпки преминава предварителната обработка на данни при ОЕЕ?
- Какво представляват методите на векторизация при ОЕЕ?
Размер: 19,5 MB
Обработка на естествени езици – алгоритми и приложения (модел за разпознаване на езика, анализ на отношението)
- Какви са различните практически приложения на ОЕЕ? Как работят?
- Как работят моделите за разпознаване на езици и за преводи?
- Как може ИИ да се използва, за да се опазят уязвимите езици?
- Кои предварително обучени модели могат да се използват, за да се направи разпознаване на езика или превод?
- Как работи анализът на отношението?
- Кои са стъпките за предварителна обработка на масив за анализ на отношението?
Размер: 50,8 MB
Обработка на естествени езици: Упражнение с казуси
- Как може да се използва ИИ, за да се улесни четенето?
- Какво представлява резюмирането на текстове? Кои са различните типове резюмиране на текст?
- Как да получаваме и да разглеждаме масиви за резюмиране на текст?
- Какво представляват предварително обучените ОЕЕ модели за векторизация? (Word2Vec, Doc2Vec)
- Как да направим резюме с SVD и BERT?
Размер: 39,3 MB
Генеративен ИИ – казус с обработка на естествени езици
- Как може да се използва генеративният ИИ с глобалните цели за устойчиво развитие?
- Каква е ролята на генеративния ИИ при медицинските чатботове?
- Как се разработват медицински чатботове с помощта на персонализирани и предварително обучени модели?
- Как е използван BioGPT-Large-finetuned-chat doctor от Hugging Face в предварително обучения модел?
- Как IoT може да се използва за преодоляване на различни предизвикателства?
Размер: 29,3 MB
Основи на предприемачеството – Проекти с ИИ
- Как да определим един бизнес проблем, да изберем бизнес модел, да направим канава на модела и да му направим кратко представяне (elevator pitch)?
- Как да измислим проблем, свързан със социален въпрос, и да го обвържем с една от целите цел за устойчиво развитие?
- Как да очертаем проблем, като използваме метода на четирите К и описанието на системите?
- Какви стъпки са необходими, за да превърнем един реален проблем в проблем с решение с ИИ?
- С кои стъпки трябва да се съобразим, докато работим по проекти, свързани със статистически данни, с компютърно зрение и с обработка на естествени езици?
Размер: 25,5 MB
Въведение в инструментите за внедряване на решения с ИИ
- Какво представлява внедряването на проект за машинно обучение?
- Защо е необходимо внедряването на такива проекти?
- Какво представлява pipelinе в машинното обучение? Защо се нарича така?
- Как да внедрим модел за машинно обучение? Кои са различните платформи за внедряване?
Размер: 34,2 MB
ИИ прототипи (Уеб внедряване с инструменти)
- Какво представлява Streamlit? Как може да се използва за внедряване на опростен модел с МО?
- Какви са различните функции и характеристики на Streamlit?
- Как да разглеждаме данните, като използваме Streamlit? Какви са разликите с обикновения EDA?
- Как в реално време да променяме внедрени модели с МО в Streamlit?
- Практически проект, в който се използва Streamlit
Размер: 42,3 MB
Одит на проект с ИИ (Елиминиране на рисковете след внедряването, проверка за предубеждения и др.)
- Какво представлява одитът на проект с ИИ?
- Как да съгласуваме одита на проекта с шестте етапа на проектния цикъл с ИИ?
- Защо ни е необходим одит и измерване на риска при проектите с ИИ?
- Какви са рисковете, свързани с проектите с ИИ? – Какво представлява чеклистът за предубеждения? Как да го използваме?
Размер: 32,6 MB
Локално внедряване на проект с ИИ – проект и презентация
- Как да измислим проблем, свързан със социален въпрос, и да го обвържем с една от целите цел за устойчиво развитие?
- Как да очертаем проблем, като използваме метода на четирите К и описанието на системите?
- Какви стъпки са необходими, за да превърнем един реален проблем в проблем с решение с ИИ?
- С кои стъпки трябва да се съобразим, докато внедряваме проекта със Streamlit?
Размер: 41,2 MB