卷？中学生开始学习人工智能和大模型，附课件！

大家好，我是老章

发现一个面向11-14岁人群的AI课程，还附加了大模型内容，浏览了一遍它们的课件（还有面向教师的资源），感觉非常不错。

课程简介

这个experience-ai课程是Goole DeepMind团队和Raspberry Pi 基金会合作开发的，最大特点是，没有难懂的理论，完全面向0基础人群（初中生），LLM部分比吴恩达近期放出的Generative AI for Everyone还要入门。

课程链接：

https://experience-ai.org/units/experience-ai-lessons

完全是免费课程，下图是课程涉及的关键概念和技术：

课程目录

第1 课：什么是人工智能？ 探索人工智能 (AI) 的现状以及如何在周围的世界中使用它，研究基于规则的编程方法和数据驱动的编程方法之间的差异，并考虑人工智能应用程序可以给社会带来的好处，以及它们的使用可能导致的负面后果。

第 2 课：计算机如何从数据中学习 重点关注数据驱动模型在人工智能系统中的作用，了解机器学习并了解创建模型的三种常见方法。最后，他们将探索分类，这是机器学习的具体应用。

第3课：偏差 在本课程中，学生将创建自己的机器学习模型来对苹果和西红柿的图像进行分类。他们会发现有限的数据集可能会导致机器学习模型有缺陷。然后，探索数据集中如何出现偏差，从而导致机器学习模型产生有偏差的预测。

第 4 课：决策树 深入了解一种模型：决策树。不同的训练数据如何创建不同的模型，亲身体验数据驱动的模型意味着什么，了解为什么使用机器学习来创建决策树。

第 5 课：使用 ML 模型解决问题 了解人工智能项目生命周期，并使用它来创建机器学习模型。采用以用户为中心的方法来开展人工智能项目，选择一个项目，然后训练机器学习模型，然后测试模型以确定其准确性。

第 6 课：模型卡和职业 在本课程中，学生将通过创建模型卡来解释他们的 ML 模型来完成 AI 项目生命周期。探索一系列与人工智能相关的职业，听取人工智能领域工作人员的意见，并考虑如何在他们感兴趣的领域使用人工智能应用和机器学习。

课程设置了四周的学习计划，每一课配套完整资料，比较惊喜的是，其中包含教师在中学课堂上教授人工智能和机器学习课程所需的一切，包括课程计划、幻灯片、工作表和视频。

大模型

课程第7讲是最近爆火🔥的大语言模型，帮助学生探索LLM的目的和功能，同时也检查其成果的可信度的关键方面。

学习目标

• 描述大型语言模型 (LLM) 的目的

• 认识并讨论为什么LLM的输出并不总是值得信赖

• 评估LLM对于一系列真实场景的适用性

核心词汇

准确性、人工智能、偏差、数据、语言模型、预测、信任

课程结构

• LLM

• 数据

• 互联网搜索引擎与 LLM 聊天机器人

• 不是人类

课件

下载课件需要单独申请，简单填写申请表即可，如果嫌麻烦可以加我微信，压缩包发给你