Thinking...
LittleAIMaster
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L'année charnière. À 12 ans, les élèves sont prêts pour de vraies notions d'apprentissage automatique, du Python de base et leurs premières discussions sur l'éthique de l'IA.
La plupart des grands programmes (CSTA, AI4K12) alignent les notions fondamentales de l'IA sur des étapes de développement précises. Nous les suivons.
Entraînement, test, précision — les vrais blocs de base.
Juste assez de Python pour charger des données et lancer un modèle.
Entraînez un modèle à reconnaître des objets sur des photos prises par les enfants.
Première vraie conversation sur les biais et l'équité.
Le parcours s'articule autour de quatre unités. Chaque unité représente environ trois semaines d'étude légère.
Apprentissage supervisé, exemples, étiquettes. Les enfants voient le ML comme la recherche de motifs dans les données.
Variables, listes et un carnet façon Jupyter. Les enfants exécutent leurs trois premières cellules Python.
Un flux façon Teachable Machine. Entraîner un modèle sur des photos collectées par les élèves.
Exemples réels de biais et que faire face à eux. Devoir final de réflexion.
Chaque leçon s'ouvre sur une histoire concrète avant d'introduire le concept.
Les sessions sont pensées pour s'intégrer entre l'école, les devoirs et le reste de la vie.
Points d'XP, badges et un certificat imprimable entretiennent l'élan sans devenir une corvée.
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