Основы искусственного интеллекта

Добро пожаловать на курс «Основы искусственного интеллекта»! Данный курс разработан для обучающихся 10-х классов, ориентированных не на поверхностное ознакомление с терминологией в области нейросетевых технологий и искусственного интеллекта (ИИ), а на практическое применение указанных инструментов в учебной деятельности. Освоение курса не требует владения языками программирования: достаточным условием является способность к формулированию мыслительных конструкций в письменной или устной форме, а также наличие доступа к сети Интернет для работы с онлайн-сервисами. Содержание курса дополняет раздел «Информация и информационные процессы» (в части темы «Обработка информации»), расширяет материал Федерального государственного образовательного стандарта (ФГОС) по информатике и способствует подготовке обучающихся к профильному обучению в 11-м классе. В соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта (ФГОС), результаты освоения представленного курса могут быть зачтены в качестве образовательных достижений обучающихся в рамках внеурочной деятельности по направлению «Цифровая грамотность». Что вас ждёт? Структура курса включает пять модулей, которые могут быть освоены как в полном объеме, так и выборочно (в зависимости от образовательных потребностей обучающегося). В качестве исходного этапа рассматривается исторический раздел: анализируется время возникновения концепции «мыслящих машин», устанавливается авторство теста Тьюринга, а также исследуются причины возникновения так называемых «зим искусственного интеллекта» — периодов существенного снижения интереса к данному направлению. Последующий раздел посвящен принципам устройства нейросетевых моделей (без привлечения сложного математического аппарата, однако в объеме, достаточном для понимания базового принципа функционирования). Завершающая часть курса ориентирована на практическое применение полученных знаний. Чем мы будем заниматься на практике? В процессе освоения курса предстоит овладеть искусством составления запросов к нейросетевым моделям. В профессиональной среде данная компетенция обозначается термином «промпт-инжиниринг» (prompt engineering); в рамках настоящего курса используется упрощённая формулировка — формирование корректных вопросов. На примере диалоговой нейросетевой системы DeepSeek демонстрируется, что идентичные по содержанию вопросы могут порождать качественно различные ответы, и обосновываются способы формулировки запроса, обеспечивающие получение требуемого результата: развёрнутого объяснения, структурированного перечня, таблицы, краткого эссе либо пошаговой инструкции. В курсе также рассматривается режим DeepThink, реализованный в системе DeepSeek. Данный режим обеспечивает визуализацию всех этапов рассуждения модели, что представляет существенную методическую ценность при проверке логики решения задач по математике или физике. Обучающийся получает возможность наблюдать процесс «мышления» нейросети и сопоставлять его с собственным ходом рассуждений. Дополнительно предполагается освоение сервиса Gamma AI, функционал которого позволяет на основе текстового описания автоматически генерировать презентации, документы или веб-страницы в течение нескольких минут. Например, при вводе запроса типа «Создать презентацию о фотосинтезе, 5 слайдов, яркое оформление, добавить примеры растений» сервис формирует готовый материал, который при необходимости подлежит последующей корректировке пользователем. Почему этот курс не похож на другие? Никакого программирования. Вам не придётся писать код или разбираться в математических формулах. Всё, что нужно, — это уметь чётко выражать свои мысли. Только актуальные инструменты. Мы работаем с теми системами, которые доступны сейчас (DeepSeek, Gamma AI) и действительно помогают в учёбе. Сравнительный подход. Вы не просто «пощёлкаете» нейросети, а научитесь оценивать качество их ответов, находить ошибки и выбирать лучший инструмент для каждой задачи. Проектная работа. В конце курса вы в группе с одноклассниками создадите свой небольшой проект — например, подборку объяснений по трудной теме или наглядное пособие с помощью Gamma AI. Это можно будет добавить в портфолио.