人工智能與機器學習
建立模型，測試它的極限。
學生訓練、評估並刻意打破自己的機器學習模型，然後解釋模型在哪裡失效。
示意圖片: CC0 / rawpixel
- 形式
- 短期課程
- 節數
- 10 節 × 90 分鐘
- 適合年級
- 中三至中六
- 人數
- 12–24 位學生
學生會做甚麼
- 收集及清理小型數據集
- 訓練及評估分類器
- 辨識偏差與過度擬合
- 將模型部署到簡單介面背後
工具
- Python
- scikit-learn
- Teachable Machine
- Jupyter
學生收集小型數據集、訓練分類器，然後設法令它出錯。最有價值的工作在錯誤分析：哪些例子錯了，為甚麼。
課程以可運作的示範及一份簡短的模型限制說明作結。沒有黑盒。
本課程可因應不同年級、節數及人數調整。歡迎索取包含逐節大綱的課程建議書。
語言: 英語或廣東話
地點: 貴校或香港仔 M21
課程流程
需求
一起確定學生人數、時間表，以及完成作品應有的樣子。
製作
學生分組處理真實簡報，每節開始時由導師講解關鍵知識。
測試
團隊按限制量度成果，並記錄失敗的地方和原因。
展示
公開示範、簡短匯報，以及每位學生貢獻的紀錄。
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