Hitro napredujoč razvoj tehnologij umetne inteligence (AI), ki vključuje tehnike globokega učenja na področju računalniškega vida, je spodbudil potrebo po zgodnjem izobraževanju o umetni inteligenci v šolah. V okviru projekta AIM@VET (Artificial Intelligence Modules for Vocational Education and Training), ki je namenjen dijakom strokovnih srednjih šol, se razvija učne enote za predmet računalniški vid (RV). V diplomski nalogi so bila razvita gradiva za tri glavne učne enote (UE): detekcija objektov, globoki modeli za detekcijo objektov in segmentacija slik. Vsaka UE vsebuje osem nalog in se zaključi s samostojnim projektom v dveh delih, skupaj je razvitega gradiva za 30 ur pouka. Dve različici gradiv, za učitelje in dijake, omogočata učinkovito poučevanje in učenje, tudi za tiste, ki niso seznanjeni s tematiko. Naloge, strukturirane v Python notebook, združujejo teoretične koncepte s praktičnimi vajami programiranja. Uporaba interaktivnih orodij in odprtokodnih knjižnic, kot je OpenCV, omogoča praktično učenje ter takojšen preiskus usvojenih konceptov. V diplomski nalogi so obravnavani načini poučevanja, izbori vsebin in evalvacija glede na prve povratne informacije, ki skupaj nakazujejo na naraščajočo potrebo po digitalnem izobraževanju na področju AI in RV.
|
