Kế hoạch bài giảng: AI được đào tạo như thế nào?

Kế hoạch bài giảng: AI được đào tạo như thế nào?

LỚP 6–12

20 phút

Mục tiêu

• Nhận thức được rằng AI được xây dựng từ dữ liệu.
• Xác định khả năng của AI dựa trên dữ liệu đào tạo.

Từ vựng

• Dữ liệu: bất kì dạng thông tin nào có thể thu thập, phân loại và phân tích được
• Đầu vào: dữ liệu mà AI khai thác để học hỏi hoặc thực hiện yêu cầu từ người dùng
• Đầu ra: thành quả cuối cùng hoặc câu trả lời của một hệ thống AI, được tạo ra dựa trên yêu cầu của người dùng và dữ liệu đầu vào

Học liệu

• Slide bài giảng

Trước tiết học

Tổ chức hoạt động học tập

1. Trình chiếu slide số 4 và giải thích rằng hình ảnh học sinh đang nhìn thấy được tạo bởi AI tạo sinh để minh họa cách học của AI.

• Bạn nhận thấy điều gì từ hình ảnh trên?
• Hình ảnh trên mô tả quá trình học tập của AI như thế nào?
• Trình chiếu slide số 5–8 và nhấn mạnh một số ý quan trọng trong mỗi slide:
• Robot ở giữa đại diện cho trí tuệ nhân tạo. Bao quanh robot là những con người đang trò chuyện với nó, cho nó xem một vài cuốn sách. Đây là những người làm nhiệm vụ huấn luyện AI, hay chính là các nhà khoa học máy tính (Slide số 5)
• "Người huấn luyện" chia sẻ dữ liệu để AI học hỏi. Dữ liệu này có thể là văn bản trong sách, trên trang web hoặc bài phát biểu của con người (Slide số 6).
• Dữ liệu là bất kì dạng thông tin nào có thể thu thập, phân loại và phân tích được (Slide số 7).
• Dựa vào dữ liệu được sử dụng để huấn luyện AI, còn gọi là đầu vào, chúng ta có thể dự đoán hoặc đưa ra phỏng đoán có cơ sở về những nhiệm vụ mà AI có thể thực hiện, hay nói cách khác là dự đoán đầu ra của AI (Slide số 8).

3. Nêu định nghĩa hai thuật ngữ đầu vào (Slide số 9) và đầu ra (Slide số 10).
4. Giảng bài: Sau khi đã hiểu được cách thức huấn luyện AI để tạo đầu ra, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu một số ví dụ thực tiễn (Slide số 11).

5. Yêu cầu học sinh ghép gặp để hoàn thiện hai ví dụ cuối. Trong hai ví dụ này, học sinh được cho sẵn dữ liệu đầu ra và cần phải phỏng đoán về dữ liệu đầu vào cần thiết.
6. Ví dụ 1: Video YouTube đề xuất (Slide số 16–17).
7. Ví dụ 2: Quảng cáo nhắm đối tượng (Slide số 18–19).
8. Giảng bài: Hai ví dụ cuối cho thấy những hoạt động của chúng ta cũng như dữ liệu mà chúng ta chia sẻ trên các nền tảng mạng xã hội đều trở thành đầu vào, hay dữ liệu, mà AI có thể khai thác. Chính vì vậy, chúng ta cần áp dụng lối tư duy phản biện khi suy nghĩ về dữ liệu (hay đầu vào) của AI để trở thành những người dùng thông minh và hiểu được hạn chế của AI (Slide số 20).

Hoạt động mở rộng