ამ გაკვეთილზე თქვენ...
გაეცანით ხელოვნური ინტელექტის პრაქტიკულ პროექტებს.
არსებული გადაწყვეტილებების მოდიფიცირებაში ან გაფართოებაში პრაქტიკა
ქვემოთ მოცემული სახელმძღვანელოებით თქვენ გექნებათ შესაძლებლობა ნახოთ, თუ როგორ შეიძლება თქვენს მიერ შესწავლილი ყველაფრის გამოყენება რეალურ პროექტებში. მაშინაც კი, თუ მსგავსი რამ ადრეც გინახავთ, შეეცადეთ, ახალი თვალით შეხედოთ და შესაძლოა, ახალ გადაწყვეტას ან ხედვას აღმოაჩინოთ.
ერთად, ჩვენ რთულ კონცეფციებს პრაქტიკულ, ადვილად მისაღებ გაკვეთილებად დავყოფთ და იდეალურია დამწყებთათვის და ცნობისმოყვარე გონებისთვის, რომლებიც მზად არიან ხელოვნური ინტელექტით შექმნან!
ქვემოთ მოცემული მითითებების შესაბამისად, შეგიძლიათ იპოვოთ თქვენს პლატფორმასა და სასწავლო კონცეფციებზე დაფუძნებული სახელმძღვანელოები. ისინი მოიცავს კონკრეტულ მდგრადი განვითარების მიზნებს, რომლებსაც სახელმძღვანელო ეხება, მაგრამ მაინც შეგიძლიათ ისწავლოთ კონცეფციები და გამოიყენოთ ისინი ნებისმიერ მდგრადი განვითარების მიზნად, რომელსაც თქვენს პროექტში განიხილავთ.
პლატფორმის/ენის მიხედვით სახელმძღვანელოები
მე ვიყენებ App Inventor და მინდა მეტი გავიგო...
სახელმძღვანელოს სანახავად დააწკაპუნეთ თითოეულ აპლიკაციაზე.
აპლიკაცია
რას სწავლობ
SDG
პირადი რეპეტიტორი
- ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტის კომპონენტი
ბრენდის ცნობადობა
- გამოსახულებაში ტექსტის ამოცნობა და წაკითხვა
- API ინტეგრაცია
ჩვენგმირები +
- IUCN-ის წითელი სიის API ინტეგრაცია
- ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტის კომპონენტი
ინვაზიური მცენარეების დეტექტორი
- Teachable Machine-ის სურათების კლასიფიკაცია
- Google Sheets
- რუკები, მარკერები
მე ვიყენებ React-ს და Javascript-ს და მინდა მეტი გავიგო...
ინსტრუქცია რომ ნახოთ, დააწკაპუნეთ აპლიკაციაზე.
აპლიკაცია
რას სწავლობ
SDG
გადართვა
- ხელოვნური ინტელექტით მართული ჩატბოტი
- API-ები
მე ვიყენებ Python-ს და მინდა მეტი გავიგო...
ინსტრუქცია რომ ნახოთ, დააწკაპუნეთ აპლიკაციაზე.
აპლიკაცია
რას სწავლობ
SDG
RavenSight
- კოდირების ბიბლიოთეკები
- როგორ შემოიტანოთ ისინი და გამოიყენოთ ისინი თქვენს აპლიკაციაში
მე ვიყენებ Python-სა და Streamlit-ს და მინდა მეტი გავიგო...
სახელმძღვანელოს სანახავად დააწკაპუნეთ თითოეულ აპლიკაციაზე.
აპლიკაცია
რას სწავლობ
SDG
ზრდის ტრეკერი
- ობიექტის აღმოჩენა გამოსახულებაში
- კომპიუტერული ხედვა OpenCV libraray-ის გამოყენებით
ხმის ემოციების დეტექტორი
- გამოიყენეთ არსებული მანქანური სწავლების მოდელი
- ემოციების ამოცნობა მეტყველების ჩაწერის გზით
ტბის წყლის ხარისხი
- შექმენით მანქანური სწავლების მოდელი რიცხვითი საჯარო მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით
- წყლის ხარისხის პროგნოზირება
inWORKsive
- შექმენით სინთეზური ტექსტის/რიცხვითი მონაცემთა ნაკრები
- მანქანური სწავლების მოდელის გაწვრთნა
სამართლიანობის გზა
- JSON მონაცემთა საცავი
- ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტის API
მე ვიყენებ Google Earth Engine-ს და მინდა მეტი გავიგო...
ინსტრუქცია რომ ნახოთ, დააწკაპუნეთ აპლიკაციაზე.
აპლიკაცია
რას სწავლობ
SDG
მანგროს შედარება
- დისტანციური ზონდირება თანამგზავრული გამოსახულებით
- მანგროს აღმოჩენა
RavenSight, ყოფილი აშლინ გაოს მიერ
Ravensight არის მობილური სასოფლო-სამეურნეო ტექნოლოგიების აპლიკაცია, რომელიც ეხმარება ქალაქელ ფერმერებს გარემოსდაცვითი ანომალიების აღმოჩენაში, ზრდის თვალყურის დევნებასა და მოსავლის პროგნოზირებაში. ის უზრუნველყოფს რეალურ დროში მონიტორინგს ხელოვნური ინტელექტისა და კომპიუტერული ხედვის გამოყენებით , პროგნოზირებად ინფორმაციასა და მორგებულ შეტყობინებებს. ის ემსახურება მდგრადი განვითარების მე-2 მიზანს, ნულოვანი შიმშილის მიღწევას.
ზრდის ტრეკერი
ეს სახელმძღვანელო გაჩვენებთ, თუ როგორ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ზოგიერთი ბიბლიოთეკა, რომლებზეც ეშლინმა თავის სახელმძღვანელოში ისაუბრა, ძლიერი აპლიკაციების შესაქმნელად. შეიტყვეთ, თუ როგორ გამოიყენოთ openCV ბიბლიოთეკა (ღია კოდის კომპიუტერული ხედვა) გამოსახულებაში მცენარეების ამოსაცნობად და მათი ფოთლების სიგრძის გასაზომად. ის ეხება მდგრადი განვითარების მე-2 მიზანს, ნულოვანი შიმშილის მიღწევას.
გადართვა
Technovation-ის კურსდამთავრებული ჯესიკა შმილოვიჩის მიერ
Flip the Switch არის მრავალპლატფორმიანი აპლიკაცია, რომელიც გთავაზობთ მოტივაციურ ციტატებს, ხელოვნური ინტელექტით დაფუძნებულ რჩევებს ნეგატიური აზრების გადასახედად, ყოველდღიურ განწყობის თვალყურის დევნებას და ხელოვნური ინტელექტით მართულ გამოწვევებს მომხმარებლების გასამხნევებლად. ის ასევე გთავაზობთ ყოველკვირეულ განწყობის ტენდენციებს და ინფორმაციას ფსიქიკური ჯანმრთელობის მხარდასაჭერად.
ინსტრუქციაში შედის:
- შექმენით React Native ეკრანები JavaScript-ის გამოყენებით
- გამოიყენეთ axios მომხმარებლის შეყვანის გასაგზავნად OpenAI და Gemini API-ებისთვის
- API პასუხებისა და მდგომარეობის დამუშავება React ჰუკებით
- განწყობაზე დაფუძნებული მონაცემების ხელოვნური ინტელექტით მართულ გამოწვევებთან დაკავშირება
ის ეხება მდგრადი განვითარების მესამე მიზანს, კარგ ჯანმრთელობასა და კეთილდღეობას .
ხმოვანი ემოციების აპლიკაცია, რომელიც შთაგონებულია Oripal-ით, გუნდის SpesDojo-ს მიერ
ეს სახელმძღვანელო გაჩვენებთ, თუ როგორ შეგიძლიათ გამოიყენოთ წინასწარ გაწვრთნილი მანქანური სწავლების მოდელი, რომელიც ხმებში ემოციებს ამოიცნობს, რათა უზრუნველყოთ მხარდაჭერა და მოტივაცია ჯგუფური ორიგამის პროექტში მონაწილე ხანდაზმული ადამიანებისთვის.
პირადი რეპეტიტორი
ეს სახელმძღვანელო გაჩვენებთ, თუ როგორ შეგიძლიათ თქვენს აპლიკაციაში ჩართოთ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი. ეს პერსონალური ტუტორის აპლიკაცია იყენებს Chatbot-ის კომპონენტს. App Inventor თითოეული მომხმარებლისთვის სწავლის მორგებისთვის.
InWORKsive-ის შთაგონებით, Team BusinessGirls-ის მიერ
inWORKsive არის აპლიკაცია, რომელიც იყენებს მანქანური სწავლების მოდელს შეზღუდული შესაძლებლობის მქონე თანამშრომლების დამსაქმებლებთან შესათავსებლად. მოდელი შეესაბამება თანამშრომლის მიერ მოთხოვნილ და დამსაქმებლის მიერ შეთავაზებულ პირობებს.
ეს სახელმძღვანელო იყენებს inWORKsive team აპლიკაციას, რომელიც თავდაპირველად კოდირებული იყო App Inventor და გადააქვს ის ვებ აპლიკაციაში Streamlit-ის გამოყენებით. მოდელი აგებულია Jupyter Notebook-ის გამოყენებით და გაჩვენებთ, თუ როგორ შექმნათ სინთეზური მონაცემთა ნაკრები, როდესაც თქვენთვის საკმარისი მონაცემები არ არის ხელმისაწვდომი.
ის ეხება მდგრადი განვითარების მე-8 მიზანს, ღირსეულ შრომას და ეკონომიკურ ზრდას .
სამართლიანობის გზა, კურსდამთავრებული ანიკა ჯჰა
JusticePath არის აპლიკაციის მაგალითი, რომელიც ემსახურება იურიდიული უფლებების ხელმისაწვდომობას ყველასთვის, ნებისმიერ დროს.
ის მოიცავს 3 ძირითად მახასიათებელს:
- მდებარეობაზე დაფუძნებული ნიმუშის რესურსები: ქვეყნის მიხედვით რესურსების ავტომატურად ჩვენება მომხმარებლის მდებარეობის გათვალისწინებით.
- ძიების უფლებების მონაცემთა ბაზა: რომელიც მუშაობს JSON ფაილიდან წაკითხვით
- ჩატბოტის ინტეგრაცია: Hugging Face-ის გამოყენება კითხვა-პასუხის შესაძლებლობისთვის
ის ეხება მდგრადი განვითარების მე-16 მიზანს, მშვიდობას, სამართლიანობას და ძლიერ ინსტიტუტებს .
ტბის წყლის ხარისხი
ეს სახელმძღვანელო გაჩვენებთ, თუ როგორ შეგიძლიათ ააწყოთ მანქანური სწავლების მოდელი წყლის ხარისხის რიცხვითი მონაცემებით და შემდეგ გამოიყენოთ ის ტბაში წყლის ხარისხის პროგნოზირებისთვის კონკრეტული თვის განმავლობაში.
ის ეხება მდგრადი განვითარების მე-6 მიზანს, სუფთა წყალს .
წყლის ხარისხის აპლიკაცია
23:50
15:36
ბრენდ-აზრი
ეს სახელმძღვანელო გაჩვენებთ, თუ როგორ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით შექმნილი API-ების კომბინაცია სურათზე ტექსტის ამოსაცნობად და წასაკითხად. მომხმარებელს შეუძლია შეძენამდე შეამოწმოს ბრენდის თეგი, რათა ნახოს, რამდენად მდგრადია ეს ბრენდი. ის შეესაბამება მდგრადი განვითარების მე-12 მიზანს, პასუხისმგებლიან მოხმარებას .
მანგროს შედარება
ეს სახელმძღვანელო გაჩვენებთ, თუ როგორ შეგიძლიათ თვალყური ადევნოთ და ვიზუალიზაცია გაუკეთოთ მანგროს ტყეების ზრდას Google Earth Code Engine-ის გამოყენებით ვებ აპლიკაციის კოდირებით. აპლიკაცია აანალიზებს და ქმნის NASA-ს თანამგზავრული სურათების კომპოზიტებს, რათა შემდეგ აღმოაჩინოს და ვიზუალიზაცია გაუკეთოს მანგროს ტყეების ზრდას. თქვენ შეგიძლიათ შეადაროთ ზრდა 2 სხვადასხვა წელს შორის და ნახოთ, თუ როგორ შეიცვალა ტერიტორიები დროთა განმავლობაში.
ის ეხება მდგრადი განვითარების მე-14 მიზანს, სიცოცხლეს წყალქვეშ . მანგროს ტყეები კრიტიკულად მნიშვნელოვანი სანაპირო ეკოსისტემებია, რომლებიც უზრუნველყოფენ აუცილებელ მომსახურებას როგორც წყლის ხარისხისთვის, ასევე პლანეტის ჯანმრთელობისთვის. მანგროს ტყეები ბუნებრივი წყლის ფილტრების ფუნქციას ასრულებენ, რაც კრიტიკულად მნიშვნელოვანია საზღვაო ბიომრავალფეროვნების შესანარჩუნებლად. მანგროს ტყეები ჰექტარზე 3-5-ჯერ მეტ ნახშირბადს ინახავს, ვიდრე ხმელეთის ტყეები. მათი მკვრივი ფესვთა სისტემა ასტაბილურებს სანაპირო ზოლს და უზრუნველყოფს ბუნებრივ დაცვას შტორმული ტალღების, ცუნამებისა და ეროზიისგან.
WEHeroes +
ეს სახელმძღვანელო WEHeroes აპლიკაციის გამოყენებას, რომელიც ჯოვანასა და არლენის მიერ არის შექმნილი, კიდევ უფრო წინ წაწევს. გაეცანით, თუ როგორ შეგიძლიათ გამოიყენოთ IUCN API გადაშენების პირას მყოფი სახეობების სიის მისაღებად, შემდეგ კი გამოიყენეთ App Inventor ChatBot კომპონენტი, რათა IUCN-ის ვებსაიტიდან ინფორმაცია უფრო ასაკის მომხმარებლებისთვის შესაფერისი გახდეს.
ინვაზიური მცენარეების დეტექტორი
ეს 8 ნაწილიანი ინსტრუქცია გაჩვენებთ, თუ როგორ
- სურათების შეგროვება მონაცემთა ნაკრებისთვის
- მანქანური სწავლების მოდელის გაწვრთნა Teachable Machine-ში ინვაზიური მცენარეების იდენტიფიცირებისთვის
- დაამატეთ მოდელი ა-ზე App Inventor პროექტი
- შეინახეთ კლასიფიცირებული მცენარეები Google-ის ცხრილში
- დაამატეთ მონაცემები რუკაზე მარკერების გამოყენებით და მონიშნეთ ინვაზიური ცხელი წერტილები
ის ეხება მდგრადი განვითარების მე-15 მიზანს, სიცოცხლეს ხმელეთზე .
დასაკრავი სია
3:33
8:03
10:28
11:07
6:18
9:44
13:03
7:35
ᲓᲐᲛᲐᲢᲔᲑᲘᲗᲘ ᲠᲔᲡᲣᲠᲡᲔᲑᲘ
თუ გაინტერესებთ, როგორ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტი ან როგორ იყენებენ მას ადამიანები რეალურ სამყაროში, Google-ის Learn AI Skills შესანიშნავი ადგილია ამის შესასწავლად.
თქვენ იხილავთ მეტ გაკვეთილს, რომელიც განმარტავს, თუ რა არის ხელოვნური ინტელექტი და როგორ შეგიძლიათ მისი შემოქმედებითად და პასუხისმგებლობით გამოყენება. ასევე არსებობს მეტი დამწყებთათვის შესაფერისი ვიდეო, რომელიც იყენებს რეალური ცხოვრების მაგალითებსა და აქტივობებს სწავლის გასამარტივებლად.
