Elevene simulerer et KI-program som identifiserer sjiraffer fra mønstre — og oppdager at avgrensningsbokser, sortering og treningsdata er akkurat slik maskinlæring fungerer.
«Dere er et KI-program. Et team av naturvernere studerer sjiraffer i Uganda. De trenger hjelp til å identifisere enkeltdyr fra bilder. Dere har fått treningsbilder av tre kjente sjiraffer: Gina, Alex og Fred. Finn mønstrene som skiller dem. Bruk dem til å identifisere de ukjente.»
Tegn avgrensningsbokser
Hver elev får et "Bounding Boxes-ark".
Tegn rektangler rundt det som gjør Gina, Alex og Fred unike.
Se etter særpregede flekkmønstre — nesten som fingeravtrykk.
Ignorer bakgrunnen — fokusér bare på dyret!
Viktig: Disse boksene er treningsdataene. Det er det eneste maskinen bruker for å lære.
Sorter de ukjente bildene
Gå sammen i gruppene deres. Hver gruppe får 20 nye, ukjente fotografier (testdata).
Bruk mønstrene dere fant i stad til å identifisere hvert dyr.
Er dette Gina, Alex, Fred — eller en helt ny sjiraff?
Diskuter: Har bestanden i området økt eller minket?
Refleksjon i klassen
Fikk de ulike gruppene (KI-ene) ulike svar? Hvorfor skjedde det?
Var det bilder som "lurte" alle sammen?
Hva har avgrensningsbokser og mønstre på sjiraffer med BankID å gjøre?
Hvem har ansvaret dersom KI-systemet tar feil?
Viktige begreper i dag
AvgrensningsboksEt rektangel som forteller KI-en nøyaktig hva den skal se etter.
MønstergjenkjenningFinne gjentakende kjennetegn, f.eks. flekker eller former i bilder.
TreningsdataDe kjente eksemplene (Gina, Alex, Fred) som KI-en lærer av.
TestdataDe nye, ukjente bildene vi bruker for å sjekke om KI-en fungerer.