Информатика и искусственный интеллект · 8 класс
Выберите одну из 18 тем загруженной программы. На странице темы можно открыть краткий конспект, примеры и схему, а затем пройти AI-тренировку по одному вопросу.
SEO · темы программы
18Все темы предмета
8.1.1.1выбирать ПО для защиты устройств от нежелательного сетевого трафика (брандмауэр, расширения для браузера, блокирующие загрузку и показ рекламы)→8.1.2.1классифицировать компьютерные сети→8.1.2.2применять правила совместной работы с документами в общем доступе, следуя нормам цифровой этики при редактировании и комментировании файлов→8.1.2.3использовать файлы (текстовые документы, календари, презентации, таблицы) в общем доступе, удаленно и совместно их редактировать→8.2.1.1переводить натуральные числа из десятичной системы счисления в двоичную, восьмеричную, шестнадцатеричную и обратно→8.2.1.2выполнять арифметические действия (сложение, вычитание) с натуральными числами, в позиционных системах счисления→8.2.2.1использовать математические функции (СУММ(); ABS(); КОРЕНЬ(); СТЕПЕНЬ(); СУММЕСЛИ()) в электронных таблицах→8.2.2.2использовать функции обработки логических операций (ЕСЛИ(), И(), ИЛИ(), НЕ(),) в электронных таблицах→8.2.2.3использовать статистические функции (СРЗНАЧ(), МАКС(); МИН()) в электронных таблицах→8.3.1.1осуществлять работу с файлами (открытие и закрытие, запись и чтение, методы join(), split(), функция map()) на языке программирования Python→8.3.1.2использовать оператор цикла for при решении задач используя функцию range() и конструкцию «in» при организации цикла→8.3.1.3использовать оператор цикла while при решении задач→8.3.1.4использовать инструкции управления циклом (continue, break, else) при решении задач→8.3.1.5осуществлять трассировку алгоритма→8.3.2.1применять электронные таблицы для моделирования и анализа реальных процессов на основе данных и объяснять зависимость результата модели от их качества и полноты→8.3.3.1объяснять, что модель искусственного интеллекта использует признаки данных для построения предсказаний или классификации→8.3.3.2обрабатывать данные и использовать их для моделирования простых предсказательных задач→8.4.2.1объяснять понятие алгоритмической предвзятости (bias) и приводить примеры того, как некорректные данные для обучения ИИ могут приводить к дискриминации→