{"product_id":"mathematical-secrets-of-artificial-intelligence-grade-10-12","title":"Математичні секрети штучного інтелекту 10-12 класи","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eВідкрийте математичні секрети штучного інтелекту!\u003c\/strong\u003e Наш курс \u003cstrong\u003e«Математичні секрети штучного інтелекту»\u003c\/strong\u003e призначений для учнів \u003cstrong\u003e10–12 класів\u003c\/strong\u003e, які хочуть зрозуміти математичні ідеї, що лежать в основі AI. Досліджуйте, як математика, теорія ймовірностей, логіка, вектори, матриці, математичний аналіз і статистика допомагають машинам обробляти інформацію, розпізнавати закономірності, робити прогнози та навчатися на даних.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eКурс поєднує математичні поняття з основами машинного навчання, зокрема лінійною регресією та статистичними методами. Завдяки практичним завданням з AI, прикладам із реального життя та критичному аналізу учні досліджують, як ці поняття застосовуються в сучасних системах штучного інтелекту, а також розглядають етичні аспекти використання AI.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eЧому варто обрати наш курс:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eДосліджуйте математику в основі AI:\u003c\/strong\u003e з’ясуйте, як математичні поняття допомагають машинам представляти інформацію, обробляти дані, розпізнавати закономірності та робити прогнози.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eПоєднуйте теорію з реальними AI-технологіями:\u003c\/strong\u003e досліджуйте, як вектори, матриці, теорія ймовірностей, логіка, математичний аналіз і статистика сприяють створенню інтелектуальних систем.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eЗрозумійте машинне навчання:\u003c\/strong\u003e дізнайтеся, як машини навчаються на даних і як такі методи, як лінійна регресія, допомагають виявляти взаємозв’язки та робити прогнози.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eЗастосовуйте знання до реальних завдань:\u003c\/strong\u003e пов’язуйте математичні принципи з практичним використанням AI та досліджуйте, як ці ідеї працюють у сучасних технологіях.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eРозвивайте аналітичне та критичне мислення:\u003c\/strong\u003e розв’язуйте завдання, пов’язані з AI, оцінюйте інформацію, аналізуйте прогнози та розглядайте етичні наслідки використання систем штучного інтелекту.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eПрограма курсу\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 1: 1.1 Що таке штучний інтелект: від ідеї до реальності\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: 1.1 Що таке штучний інтелект: від ідеї до реальності\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео 1: Що таке штучний інтелект: від ідеї до реальності\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eШвидка перевірка знань з AI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 2: 1.2 Математичні основи штучного інтелекту\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: 1.2 Математичні основи штучного інтелекту\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео 2: Математичні основи штучного інтелекту\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eШвидка перевірка знань з AI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 3: 2.1 Вектори та матриці: як машини працюють із числами\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: 2.1 Вектори та матриці: як машини працюють із числами\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео 3: Вектори та матриці: як машини працюють із числами\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eШвидка перевірка знань з AI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 4: 2.2 Теорія ймовірностей в AI: як машини роблять прогнози\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: 2.2 Теорія ймовірностей в AI: як машини роблять прогнози\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео 4: Теорія ймовірностей в AI: як машини роблять прогнози\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eШвидка перевірка знань з AI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 5: 2.3 Логічні вирази та булева алгебра\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: 2.3 Логічні вирази та булева алгебра\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео 5: Логічні вирази та булева алгебра\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eШвидка перевірка знань з AI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 6: 2.4 Диференціальне та інтегральне числення і AI\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: 2.4 Диференціальне та інтегральне числення і AI\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео 6: Диференціальне та інтегральне числення і AI\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eШвидка перевірка знань з AI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 7: 3.1 Основи машинного навчання\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: 3.1 Основи машинного навчання\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео 7: Основи машинного навчання\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eШвидка перевірка знань з AI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 8: 3.2 Лінійна регресія та статистичні методи\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: 3.2 Лінійна регресія та статистичні методи\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео 8: Лінійна регресія та статистичні методи\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eШвидка перевірка знань з AI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 9: 3.3 AI у реальному житті\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: 3.3 AI у реальному житті\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео 9: AI у реальному житті\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eШвидка перевірка знань з AI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 10: 3.4 Етичні аспекти використання AI\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: 3.4 Етичні аспекти використання AI\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео 10: Етичні аспекти використання AI\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eШвидка перевірка знань з AI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eПідсумкове завдання з AI: поєднуй. застосовуй. аналізуй. мисли критично.\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eОб’єднайте знання, здобуті протягом курсу, застосуйте математичні ідеї до завдань, пов’язаних зі штучним інтелектом, проаналізуйте результати та продемонструйте критичне мислення.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eЗагальна інформація\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eКурс поєднує навчальні тексти, короткі навчальні відео та швидкі перевірки знань з AI у кожному модулі. Послідовність навчання поступово веде від базових понять штучного інтелекту та його математичних основ до машинного навчання, статистичних методів, практичного застосування AI та етичних питань.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eКожна швидка перевірка знань допомагає повторити ключові поняття, оцінити рівень розуміння матеріалу та закріпити знання перед переходом до наступної теми.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eНаприкінці курсу учні виконують підсумкове завдання з AI, у якому поєднують поняття з різних модулів, застосовують знання до завдань, пов’язаних зі штучним інтелектом, аналізують інформацію та результати й демонструють самостійне та критичне мислення.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eРекомендований темп навчання:\u003c\/strong\u003e 2–4 години на тиждень.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eУчні можуть проходити курс у власному темпі.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eОчікувані результати навчання\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eПісля завершення курсу учні зможуть:\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eПояснювати, що таке штучний інтелект, і описувати роль математики в AI-системах.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВизначати, як математичні поняття допомагають обробляти, представляти й аналізувати інформацію в AI.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПояснювати, як вектори та матриці використовуються для представлення числових даних у системах машинного навчання.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eОписувати, як теорія ймовірностей допомагає AI-системам оцінювати невизначеність і робити прогнози.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eРозуміти, як логічні вирази та булева алгебра використовуються для прийняття рішень за правилами й виконання обчислювальних операцій.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПояснювати, як диференціальне та інтегральне числення застосовуються в математичному моделюванні й машинному навчанні.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eОписувати основні принципи машинного навчання та пояснювати, як моделі виявляють закономірності в даних.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПояснювати основну ідею лінійної регресії та визначати, як статистичні методи допомагають аналізувати взаємозв’язки й робити прогнози.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eНаводити приклади застосування AI в реальному житті та пов’язувати їх із математичними поняттями, що лежать в їх основі.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВизначати етичні аспекти використання AI, зокрема принципи відповідального використання та критичного оцінювання результатів, створених AI.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eЗастосовувати аналітичне та критичне мислення до завдань, пов’язаних зі штучним інтелектом, інтерпретувати інформацію й оцінювати можливі висновки.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003eПісля завершення курсу учні краще розумітимуть математичні основи штучного інтелекту та принципи обробки інформації, розпізнавання закономірностей і прогнозування. Вони розвинуть аналітичне й критичне мислення та здобудуть базові знання для подальшого вивчення штучного інтелекту, машинного навчання, науки про дані та суміжних галузей.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eРекомендовані знання перед початком курсу\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eУчням бажано мати:\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eБазові знання з математики та алгебри.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eРозуміння чисел, рівнянь і графіків.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eБазові навички роботи з комп’ютером і цифровими інструментами.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eУміння читати й розуміти пояснювальні тексти.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eІнтерес до математики, технологій і штучного інтелекту.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003eБазові знання з теорії ймовірностей і статистики будуть корисними, але не є обов’язковими. Досвід програмування не потрібен.\u003c\/p\u003e","brand":"United University","offers":[{"title":"Українська","offer_id":62577469685900,"sku":"course-v1:UUU+Mathematical_Secrets_of_AI_Gr.10-12+v1","price":0.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"Англійська","offer_id":62577469718668,"sku":"course-v1:UUU+Mathematical_Secrets_of_AI_Gr.10-12+v2","price":0.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0637\/8831\/8860\/files\/MathematicalSecretsofArtificialIntelligence.jpg?v=1791802016","url":"https:\/\/uni-books.store\/uk\/products\/mathematical-secrets-of-artificial-intelligence-grade-10-12","provider":"UNITED University Online Store","version":"1.0","type":"link"}