Машинное обучение: ученик обучает нейросеть с нуля

Соответствие: Приказ Минпросвещения №838 от 28.11.2024 (п. 2.18.6), ФГОС

Как это устроено

В модуле «Юный Кодер» школьник не пишет готовый алгоритм для робота, а сам обучает нейронную сеть решать задачу. Агент стартует без единого навыка, действует случайно и постепенно находит решение через сотни попыток. Ученик наблюдает процесс обучения в реальном времени в 3D-среде на Unity.

Сначала движения агента хаотичны: он падает, врезается в стены, топчется на месте. Через десятки и сотни итераций поведение меняется - агент находит путь короче, действует увереннее, начинает избегать препятствий без подсказок.

Пять задач модуля

• Добраться до поля - базовая задача на поиск цели и награду за приближение к ней
• Обойти препятствие - агент учится избегать столкновений и искать обходной путь
• Кнопка и цель - нужно найти и нажать кнопку, чтобы открыть проход, а потом дойти до цели
• Мяч в ворота нужного цвета - нейросеть учится различать объекты по цвету и принимать решение на основе этого признака
• Лабиринт - финальная задача на построение маршрута в сложной обстановке

Что делает ученик

Ребёнок настраивает параметры обучения, запускает тренировку и наблюдает, как его агент постепенно становится умнее. Это не абстрактная теория из учебника - ученик сам запускает процесс и видит своими глазами, что значит «нейросеть обучается».

Почему это важно

Тема искусственного интеллекта в школьной программе часто остаётся на уровне определений. Модуль машинного обучения переводит эту тему в практику: после курса Python и алгоритмизации ученик переходит к тому, как на тех же принципах строятся системы, которые сегодня работают в навигаторах, рекомендациях и голосовых помощниках.