АННОТАЦИЯ
к рабочей программе по курсу внеурочной деятельности
«Искусственный интеллект»
(среднее общее образование, базовый уровень изучения)
Курс «Искусственный интеллект (базовый уровень)» для средней школы является
базовым в общей программе «Искусственный интеллект» для общеобразовательных школ
и предназначен для преподавания в 10-11 классах. Этот курс направлен на продолжение
формирования знаний учащихся старших классов о системах искусственного интеллекта
как одной из наиболее перспективной и развивающейся областей научного и
технологического знания. Искусственный интеллект – стратегически важное направление,
которое в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации»
обозначено в качестве одной из сквозных цифровых технологий, обеспечивающих
ускоренное развитие приоритетных отраслей экономики и социальной сферы. Принятая в
2019 г. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта ставит задачи
совершенствования системы подготовки кадров в этом направлении, а также разработки и
внедрения модулей по искусственному интеллекту в образовательные программы всех
уровней, включая среднее общее образование. На решение данной задачи и направлен
настоящий курс.
Структурно данный курс включает два взаимосвязанных модуля (раздела) Массивы
в Python и Машинное обучение. Первый модуль (раздел) связан с актуализацией и
дальнейшим развитием знаний и умений по основам программирования на Python.
Сформированные у учащихся знания и умения по этому модулю (разделу) будут в
дальнейшем использованы при изучении второго модуля (раздела), освоение которого
направлено на развитие представлений о многообразии подходов в разработке
искусственного интеллекта, их возможностях и ограничениях; на формирование знаний о
машинном обучении и умений проектирования и реализации модели машинного обучения
на Python. При изучении этих модулей (разделов) учащиеся не только узнают о специфике
основных задач машинного обучения, но и научатся выявлять и формулировать данные
задачи в соответствии с реальными потребностями в различных сферах жизни человека.
Этому будет способствовать решение практико-ориентированных задач, в том числе и
непосредственно связанных со школьной жизнью, с изучением других учебных дисциплин.
В ходе освоения учебного материала курса у учащихся формируется устойчивый интерес к
системам искусственного интеллекта и закладывается база для продолжения их изучения в
рамках внеурочной деятельности или дополнительного образования, или самообразования
в этом направлении, например, самостоятельного освоения курса с использованием
образовательных онлайн ресурсов.

Курс «Искусственный интеллект» (базовый) носит междисциплинарный и
комплексный характер. С одной стороны, в нем синтезируются знания и умения учащихся,
полученные ими на уроках математики, информатики, физики, биологии (решение задач с
физическим и/ или биологическим содержанием). С другой стороны, в структуре этого
курса отчетливо выделяются и теоретическая и практическая составляющие. Учащиеся
знакомятся с областями применения и базовыми понятиями курса, а в ходе дидактических
игр и выполнения практических и проектных заданий получают опыт активной, творческой
индивидуальной, групповой и коллективной деятельности по осмыслению ключевых задач
машинного обучения и основных подходов в применении машинного обучения для
создания интеллектуальных систем.
Целью изучения курса «Искусственный интеллект» (базовый) является развитие у
учащихся устойчивого интереса к освоению данной области знаний и формирование
представления о многообразии подходов в разработке искусственного интеллекта, об их
возможностях и ограничениях, приобретение базовых знаний и умений в сферах науки о
данных, машинного обучения и многообразии сфер их применения, а также формирование
цифровой грамотности, развитие компетенций в области искусственного интеллекта,
востребованных на отечественном рынке труда с учетом динамично развивающейся сферы
ИИ. Задачи курса: формирование у учащихся представлений о многообразии подходов в
разработке искусственного интеллекта, их возможностях и ограничениях (обучение с
учителем, обучение без учителя, нейросети); о машинном обучении, сферах его
применения; приобретение умений по решению задач МО (регрессия, классификация,
кластеризация), анализу данных и визуализации (на языке программирования Python с
использованием библиотек Pandas, Matplotlib, NumPy, Seaborn); умений проектировать и
реализовывать модели машинного обучения; развитие коммуникационных навыков,
умений работы в команде, самостоятельной работы и организационной культуры.
Курс рассчитан на 1 час в неделю, 34 часа в год.