Решение задачи классификации изображений при помощи Lobe.ai

Автор: Стексова Светлана Алексеевна

Организация: МБОУ ''Каменская СОШ''

Населенный пункт: д. Каменное, Завьяловский район, Удмуртская республика

Сценарий урока по теме

Решение задачи классификации изображений при помощи Lobe.ai

(8 класс)

 

ПОЯСНИТЕЛЬАЯ ЗАПИСКА

Крайне необходимыми понятиями для формирования цифровой грамотности учащихся сейчас становятся «машинное обучение» и «искусственный интеллект». Происходит резкий скачок в росте количества неструктурированной информации во всём мире, с которой приходится иметь дело специалистам из самых разных областей. Каждый человек сегодня владеет смартфоном, с помощью которого ежедневно выполняет покупки, онлайн-оплату, поиск различной информации в интернете и т.д., при этом передавая свои персональные данные, личную информацию. Важно сохранять критическое мышление при восприятии любой информации. В этом и заключается ключевая мысль, которую несёт данный урок.

Машинное обучение важно для людей с абсолютно разными сферами интересов. На занятии ученикам будет предложено на практике разобраться с машинным обучением при классификации изображений и тесно связать его с работой с данными.

Цели обучения:

  1. образовательная цель – расширение понятийной базы машинного обучения включением в нее новых элементов: классификация изображений;
  2. деятельностная цель – формирование способности машинное обучение для последующей классификации изображений.

Тип занятия: открытие новых знаний.

Базовые понятия: данные, типы данных, источники данных, машинное обучение.

Базовые знания и умения:

  • знание различных типов данных и расширений соответствующих файлов;
  • владение способами анализа данных: умение узнать количество файлов в каталоге, умение сортировать файлы по размеру, типу;
  • умение работать с архиваторами.

Основные понятия: анализ данных, задача классификация изображений.

Дидактические элементы: презентация.

Обучающие задачи: познакомить учащихся с основными проблемами, которые решаются с помощью машинного обучения на примере классификации изображений; познакомить с основными видами задач, решаемых с помощью систем машинного обучения в разных областях и сферах деятельности человека, научиться находить данные на заданную тему в интернете; сформировать способность пользоваться платформой Kaggle; научиться решить задачу классификации изображений при помощи Lobe.ai.

Развивающие задачи: расширить представление учащихся о технологиях машинного обучения и перспективах развития этого направления.

Воспитательные задачи: познакомить учащихся с современным уровнем развития технологий искусственного интеллекта, которые улучшат качество жизни и работы людей, значительно ускорят и изменят процессы и способы решения различных задач, требуя от специалистов любых профессий в будущем дополнительных навыков и компетенций.

Планируемые образовательные результаты:

  • познавательные: учащиеся научатся работать с информацией; анализировать и структурировать полученные знания и синтезировать новые, устанавливать причинно-следственные связи; решать задачу классификации изображений при помощи Lobe.ai и поймут недостатки машинного обучения;
  • личностные: личностное и профессиональное самоопределение (самооценка через осознание возможностей интеллектуальных систем, мотивация к получению профессий в наукоемких областях через интерес к достижениям в области искусственного интеллекта;
  • коммуникативные: учащиеся разовьют умение участвовать в диалоге; сотрудничать с одноклассниками в поиске и сборе информации; принимать решения и реализовывать их; точно выражать свои мысли;
  • регулятивные: учащиеся научатся ставить цель и находить оптимальные способы ее достижения, проводить ситуационную и ретроспективную рефлексию, участвуя в подведении итогов отдельных этапов и урока в целом.

Формы работы: фронтальная, индивидуальная.

Время занятия: 1 академический час.

ХОД УРОКА

Этап занятия (его длительность)

Задачи этапа

Деятельность учителя

Деятельность учащихся

Достижение результатов*

(сформированность УУД)

Подготовительный

(20 минут до урока)

Убедиться в технической готовности всех ПК в классе, проектора.

  • Включает все ПК;
  • Проверяет на всех ПК наличие архиватора, бра-узера и доступа к интернет.
  • Проверяет на всех ПК наличие скачанного на прошлом уроке датасета с фотографиями собак разных пород: https://www.kaggle. com/datasets/mohamedchahed/ dog-bree ds
  • Устанавливает на все ПК программу Lobe: https://www.lobe.ai/
  • Выводит на экран через проектор слайд 1 из пре-зентации.

 

 

Организационный

(1-2 минуты)

  • Проверить готовность учащихся к уроку.
  • Настроить их на работу.
  • Приветствует класс.
  • Организует проверку готовности детей.
  • Проверяет, все ли при-сутствуют.
  • Настраивает на работу.
  • Приветствуют.
  • Готовятся к уроку.
  • Занимают свои места.
  • Сообщают о причинах неявки отсутствующих.

Р.: волевая саморегуляция;

К.: планирование учебного сотрудничества с учителем и сверстниками.

Мотивация к учеб-ной деятельности

(2-3 минуты)

  • Определить тему, цели и задачи урока.
  • Сформулировать зада-чи, которые нужно решить.
  • Выводит на экран слайд 2 из презентации.
  • Предлагает учащимся по фото назвать породы собак. Помогает слайдом 3 в случае затруднений.
  • Наводит на тему урока и цель: научить искусственный интеллект выполнять такую классификацию.
  • Рассматривают изо-бражения собак.
  • Называют породы.

 

 

 

  • Называют тему урока: классификация изображе-ний с помощью ИИ.
  • Формулируют цель урока: научиться выпол-нять машинное обучение для решения задачи классификации изобра-жений.
  • Формулируют задачи: освоить ПО, потрениро- ваться на обученной модели в классификации изображений.

Р.: целеполагание, умение самостоятельно определять цели своего обучения, ста-вить и формулировать новые задачи в учебе, познаватель-ной деятельности;

Л.: самоопределение, дей-ствие смыслообразования, развитие мотивов и ин-тересов своей познаватель-ной деятельности.

Актуализация зна-ний

(15 минут)

  • Раскрыть принцип работы ИИ при решении задачи классификации изображений.
  • Рассказать о сферах применения ИИ.
  • Научиться решать задачу машинного обу-чения.
  • Предлагает обсудить сле-дующие вопросы: что такое задача классификации, как классификация изображений может применяться в ин-дустрии.
  • Обращает внимание уча-щихся на то, что человек и ИИ «учатся» одинаково. То есть, чем больше раз человек и машина увидят одно и то же изображение, тем лучше его запомнят.
  • Обсуждают, предла-гают свои варианты ответов.

 

 

 

  • Слушают учителя.

 

 

 

 

 

П.: анализ, синтез, срав-нение, аналогия; контроль и оценка процесса и ре- зультатов деятельности;

К.: выражение своих мы-слей; владение устной речью, аргументация своего мнения и позиции в коммуникации; учет раз-ных мнений.

 

 

  • Рассказывает учащимся, что для выполнения машин-ного обучения без написания кода существует программа Lobe.
  • Показывает со своего ПК с демонстрацией через проек-тор использование возмож-ностей программы Lobe для решения задачи классифика-ции изображений (на приме-ре скачанного на прошлом уроке датасета с породами собак).

 

 

 

 

 

  • Анализируют пробное действие учителя перед его выполнением.

 

 

Первичное закреп-ление новых зна-ний. Выполнение практического за-дания

(15-17 минут)

  • Научиться выполнять анализ данных.
  • Показать практическое применение технологии машинного обучения с использованием Lobe.
  • Предлагает подготовить данные, на которых будет происходить обучение: «Найдите в своих папках скачанные на прошлом уроке архивы с датасетами, распакуйте их в свои папки».

Учащимся с ОВЗ выдает карточки с алгоритмом выполнения задания, помо-гает индивидуально.

  • Предлагает провести ана-лиз данных и удалить ненуж-ные файлы, например, с расширением BMP или рисо-ванные. Нужно оставить в папке с каждой породой собаки примерно одинако-вое количество изображений. При необходимости недоста-ющие фотографии можно скачать с интернета.
  • Предлагает перейти в программу Lobe.ai. Запустить ее. Создать новый проект. Назвать его, например, dogs.
  • Предлагает загрузить изо-бражения. Для этого нажать Import, далее Images. В открывшемся окне найти свои папки с фотографиями собак. Начать с папки ретривер, затем ротвейлер. Из каждой папки загрузить не все фото, а лишь часть, но количество загруженных фото каждой породы брать равным.

Предлагает разметить загруженные изображения. Для этого нажать на загруженное фото, набрать с клавиатуры название поро-ды. Повторить это для всех загруженных фото.

  • Периодически проверяет, как идет работа у учащихся, оказывает помощь учащимся, в том числе с ОВЗ.

После разметки всех фотографий запустится ма-шинное обучение (делать для этого ничего не нужно).

  • Обращает внимание уча-щихся на то, что в случае установки неверной разметки после обучения компьютер пометит эти фото красным цветом.
  • Предлагает начать тести-рование обученной системы, нажав Use и перетащив изображения собак тех же пород, но которые не загружались при обучении.

Загружать по одному изобра-жению. Если программа верно классифицировала изображение, нажать галку. Если неверно – круг.

  • Если остается еще время, то можно предложить уча-щимся проделать работу по машинному обучению систе-мы классифицировать изо-бражения собак других пород или изображений по их желанию.
  • Распаковывают в свою папку архив, скачанный на прошлом уроке.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  • Изучают свои данные, анализируют и готовят их к обучению.

 

 

 

 

 

 

 

 

  • Запускают Lobe.ai. Знакомятся с ее интер-фейсом. Создают новый проект, дают ему имя.
  • Импортируют изо-бражения из двух папок в программу Lobe.ai.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  • Размечают загружен-ные фотографии.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  • Ожидают окончания обучения.

 

 

  • Видят неверно раз-меченные фото, если таковые найдутся.

 

 

 

  • Тестируют обученную систему, загружая неза-груженные при обучении изображения ретриверов и ротвейлеров.
  • Пробуют обучить машину классифици-ровать изображения собак и волков.

П.: анализ, синтез, сравнение, аналогия, классификация; установление причинно-следственных связей; работа по алгоритму; построение логической цепи рассужде-ний, доказательство;

Р.: оценивание правиль-ности выполнения учебной задачи, собственные возмож-ности ее решения;

К.: формулирование и аргу-ментация своего мнения в коммуникации; координиро-вание в сотрудничестве раз-ных позиций;

Л.: смыслообразование; нравственно-этическое оце-нивание усваиваемого содер-жания.

Рефлексия

(1-2 минуты)

Выявить эмоциональ-ное состояние после урока.

  • Задает вопросы уча-щимся: «Что вы чувство-вали при работе с про-граммой? Понравилась ли она вам? Удобна ли для использования? Ка-кие есть недостатки?».
  • Выясняет, кому и где могла бы быть полезна та классификация, над ко-торой сегодня работали.
  • Предлагает учащимся, уходя с урока, на интер-активной панели нарисовать смайл, выражающий их эмоции от урока.
  • Планирует свой следу-ющий урок, ориентируясь на результаты рефлексии.
  • Выражают собствен-ное мнение, аргумен-тируют его.
  • Выражают свои эмоции посредством смайлов.

П.: умение структурировать знания;

Р. волевая саморегуляция; контроль процесса и резуль-татов деятельности; оценка – выделение и осознание того, что уже усвоено и что подлежит усвоению;

К. осознанное использо-вание речевых средств для выражения своих мыслей, чувств и потребностей; формулирование и аргумен-тация своего мнения, учет разных мнений;

Л.: адекватное понимание причин успеха / неуспеха в учебной деятельности; следо-вание в поведении мораль-ным нормам и этическим требованиям.

Информация о домашнем задании

(1 минута)

Сообщить кому какую работу выполнить дома.

Предложить повторить работу с урока и выполнить машинное обучение по клас-сификации изображений собак и волков, попробовать отличить мышь от крысы, дельфина от акулы. Сфото-графировать результат, под-готовить рассказ о нем. Это для тех, у кого есть ПК.

  • Предложить ученикам подобрать пары фотогра-фий, которые машинное обучение вряд ли сможет хорошо отличить друг от друга, и объяснить свой выбор. Это для тех, у кого нет ПК, можно выполнить с телефона.
  • Заносит информацию о домашнем задании в электронный журнал.
  • Слушают учителя.
  • Задают вопросы по домашнему заданию.
  • Записывают домашнее задание, если нет доступа к электронному дневнику.

 

Подведение итогов урока

(1-2 минуты)

Выяснить достигнута ли цель урока.

  • Задает вопрос, а может ли ИИ ошибаться и непра-вильно классифицировать изображение.
  • Обращает внимание на то, что у ИИ все таки есть слабости в классификации изображений. Например, ему бывает тяжело отличить фо-тографию собаки от фотогра-фии печенья с шоколад-ными каплями.
  • Выясняет, достигнута ли цель урока: узнали ли учащиеся, что такое классификация изображений, научились ли они выполнять ее? Как? Было ли занятие полезным?
  • Выставляет оценки.
  • Прощается с классом.
  • Отвечают, что может, и они только что это могли увидеть, если программа ошибалась.

 

 

 

 

 

 

 

 

  • Отвечают, что да.

Р.: волевая саморегуляция; контроль процесса и результатов деятельности; выделение и осознание того, что усвоено; самооценка на основе критерия успешнос-ти;

К.: планирование учебного сотрудничества;

Л.: самооценка на основе критерия успешности (для себя); адекватное понимание причин успеха / неуспеха в учебной деятельности.

* П. – познавательные; Р. – регулятивные; К. – коммуникативные; Л. – личностные


Приложения:
  1. file0.docx.. (34,6 КБ)
  2. file1.pdf.. (487,3 КБ)
Опубликовано: 26.12.2023