Створити простий 3D модель будинку з використанням SketchUp.

Інструкції:

1. Відкрийте програму SketchUp і створіть новий проект.За допомогою інструментів для малювання і редагування, створіть 3D модель будинку. Модель може бути дуже простою, наприклад, одноповерховим б
2. удинком з трьома вікнами, дверима та покрівлею.
3. Зверніть увагу на деталі, такі як розміри, пропорції, форма даху тощо. Ви також можете додати текстури для стін та покрівлі, щоб зробити модель більш реалістичною.
4. Відобразіть сцену так, щоб показати будинок з кута, з якого він виглядає найкраще.
5. Збережіть свій проект та поділіться ним з вчителем або спільнотою для отримання оцінки.

Джерело: https://stemvar.com.ua/informatyka-9-klas-10-urok-2/

Це завдання допоможе учням вивчити основи 3D моделювання в SketchUp та розвивати їх навички роботи з програмою. Вони також можуть додати власні творчі додатки, якщо вони бажають покращити свою модель.

Проект програми НУШ для учнів 6 класу з інформатики з використанням штучного інтелекту

Методична складова: 

Додавання штучного інтелекту та нейронних мереж в програму з інформатики для учнів 6 класу може бути корисним для покращення розуміння сучасних технологій. Однак важливо враховувати, що на цьому етапі учні не матимуть глибокого технічного розуміння цих концепцій, тому важливо підходити до них легко та цікаво. Ось декілька способів інтегрувати штучний інтелект та нейронні мережі в план уроків:

Розділ 1. Інформаційні процеси та системи:

• Зазвичай ця тема включає основи обробки даних. Ви можете пояснити, як штучний інтелект використовується для обробки великих обсягів даних у різних галузях, таких як медицина, фінанси та автоматизована промисловість. Прикладом може бути система рекомендацій на основі AI, як Netflix або Spotify.

Розділ 2. Мережеві технології та інтернет:

• Розгляньте поняття "розпізнавання образів" та поясніть, як нейронні мережі можуть використовуватися для розпізнавання об'єктів на зображеннях (наприклад, автоматичне розпізнавання номерних знаків на фотографіях або обличчя на фотографіях у Facebook).

Розділ 3. Комп'ютер як інструмент:

• Розгляньте можливості голосових помічників, таких як Siri, Google Assistant або Amazon Alexa, та поясніть, як вони використовують нейронні мережі для розпізнавання та обробки голосових команд.

Розділ 4. Об'єкти та моделі. Алгоритми і програми:

• Поясніть, що нейронні мережі можуть навчатися розпізнавати образи та розв'язувати складні завдання, такі як гри або класифікація зображень. Згадайте відомі приклади, такі як AlphaGo та нейромережі для класифікації фотографій.

Нехай кожний урок також містить практичну частину, де учні можуть спробувати застосувати ці ідеї на практиці. Наприклад, створити простий графічний інтерфейс для розпізнавання кольорів за допомогою нейронних мереж у середовищі програмування Scratch або використовувати онлайн-інструменти для розробки нейромереж.

Тема 1. Інформаційні процеси та системи:

1. 1. Безпека життєдіяльності під час роботи з комп'ютером. Інформаційні процеси:

      • Розглядайте роль антивірусного програмного забезпечення, яке використовує штучний інтелект для виявлення шкідливих програм і забезпечення безпеки комп'ютерів.

   2. Тема. Пристрої для здійснення інформаційних процесів:

      • Розглядайте голосові асистенти, такі як Siri або Google Assistant, які використовують нейронні мережі для розпізнавання голосу і надання відповідей на запитання користувача.

   3. Тема. Інформаційні системи:

      • Поясніть, як банки використовують нейромережі для виявлення шахрайства та захисту фінансових даних клієнтів.

   4. Тема. Інформаційні технології. Роль інформаційних технологій у житті сучасної людини:

      • Розгляньте приклади особистих рекомендацій, наданих штучним інтелектом на популярних онлайн-платформах, таких як Netflix або Amazon.

   5. Тема. Апаратна і програмна складові інформаційної системи:

      • Поясніть, як інтернет речей (IoT) використовують нейронні мережі для збору і обробки даних з підключених пристроїв.

   6. Тема. Встановлення та видалення програм:

      • Розгляньте процес автоматичного визначення програм, які користувач може встановити на свій комп'ютер за допомогою систем рекомендацій.

   7. Тема. Оновлення апаратного та програмного забезпечення. Тематичне оцінювання:

      • Поясніть, як автоматичні оновлення програм і операційних систем використовуються для покращення безпеки та функціональності комп'ютерів.

Тема 2. Мережеві технології та інтернет:

1. 8. Тема. Онлайн-сервіси та їх функції. Інформаційні джерела:

      • Поясніть, як пошукові системи, такі як Google, використовують алгоритми машинного навчання для надання результатів пошуку.

   9. Тема. Реєстрація та робота в сервісах:

      • Розгляньте, як системи CAPTCHA використовуються для відрізнення між користувачами та ботами в інтернеті.

   10. Тема. Цифровий слід:

       • Поясніть, як алгоритми обробки даних в соціальних мережах можуть аналізувати інформацію про користувачів для створення рекламних пропозицій.

   11. Тема. Заходи безпеки та захисту. Поняття про захищені паролі:

       • Розгляньте біометричні системи розпізнавання обличчя та відбитків пальців як методи біометричної автентифікації.

   12. Тема. Факти та судження:

       • Поясніть, як алгоритми машинного навчання використовуються для аналізу та класифікації тексту, такі як аналіз тональності тексту відгуків на продукти.

   13. Тема. Критичне оцінювання інформації, отриманої з інтернету:

       • Розгляньте інструменти та сервіси для перевірки достовірності інформації в інтернеті, які використовують штучний інтелект для виявлення фейкових новин.

   14. Тема. Комунікація за допомогою мережі:

       • Розгляньте, як чат-боти та віртуальні асистенти використовуються для автоматизації відповідей на питання користувачів в онлайн-чатах.

   15. Тема. Безпека в мережевих спільнотах:

       • Поясніть ролі антиспам-фільтрів та алгоритмів класифікації повідомлень у соціальних мережах.

   16. Тема. Поняття про хмарні технології. Реєстрація у хмарному сервісі. Тематичне оцінювання:

       • Розгляньте, як хмарні обчислення та зберігання використовують нейронні мережі для оптимізації розподілення даних та ресурсів.

Тема 3. Комп’ютер як інструмент:

1. 17. Тема. Створення блогу в мережі інтернет:

       • Розгляньте інструменти автоматичного створення і оптимізації контенту для блогів, що використовують рекомендації на основі попереднього читання та інтересів користувачів.

   18. Тема. Інфографіка:

       • Дослідіть інструменти для створення інфографіки та візуалізації даних з використанням машинного навчання для аналізу інформації та підбору належного графічного представлення.

   19. Тема. Схеми, діаграми. Створення діаграм і схем у різних програмних середовищах. Тематичне оцінювання:

       • Поясніть, які програми для створення схем та діаграм використовують автоматичну розстановку елементів на основі збору інформації.

   20. Тема. Додавання, редагування та форматування таблиць в текстовому документі:

       • Розгляньте можливість використання спеціалізованих програм для автоматичного аналізу даних у таблицях та виконання математичних операцій.

   21. Тема. Додавання, редагування та форматування таблиць в редакторі презентацій:

       • Поясніть, як можна використовувати інтегровані алгоритми для побудови графічних елементів та графічного дизайну в презентаціях.

   22. Тема. Поняття електронної таблиці. Табличні процесори, їхнє призначення. Середовище табличного процесора. Об’єкти електронних таблиць – аркуш, клітинка:

       • Розгляньте можливість використання мови програмування для створення скриптів для обробки даних у електронних таблицях.

   23. Тема. Введення, редагування даних основних типів. Діапазон клітинок, його виділення:

       • Поясніть, як розпізнавання тексту на фото та документах може бути автоматизоване за допомогою оптичного розпізнавання символів (OCR).

   24. Тема. Форматування даних основних типів:

       • Дослідіть можливості автоматичного форматування тексту, зображень та інших об'єктів у документах за допомогою алгоритмів машинного навчання.

   25. Тема. Типи даних: числові, грошові, дати, текст, відсотки:

       • Поясніть, як штучний інтелект може розпізнавати і класифікувати різні типи даних для подальшої обробки.

   26. Тема. Обчислення з числовими даними електронної таблиці:

       • Розгляньте можливості використання математичних алгоритмів для автоматичного виконання обчислень на основі даних з таблиць.

   27. Тема. Основні типи числових діаграм (гістограма, лінійна, кругова). Об’єкти діаграм, їх властивості:

       • Поясніть, як програми для створення діаграм використовують аналіз даних для побудови графічних представлень.

   28. Тема. Побудова діаграм у середовищі табличного процесора. Тематичне оцінювання:

       • Дослідіть можливість автоматичної генерації діаграм та графіків на основі введених даних у таблиці.

Тема 4. Об’єкти та моделі. Алгоритми і програми:

1. 29. Тема. Поняття про модель. Види моделей:

       • Поясніть, як штучний інтелект може створювати та оптимізовувати різні види моделей, включаючи мережі нейронних мереж.

   30. Тема. Етапи побудови комп’ютерної моделі. Проведення комп’ютерного експерименту:

       • Розгляньте використання імітаційного моделювання та комп'ютерних експериментів у науці та інженерії з використанням алгоритмів машинного навчання.

   31. Тема. Поняття про об’єкт у програмуванні. Властивості об’єкта. Створення програмних об’єктів:

       • Дослідіть, як програми для створення об'єктів можуть використовувати нейронні мережі для аналізу та прогнозування властивостей об'єктів.

   32. Тема. Поняття події. Види подій. Програмне опрацювання події:

       • Поясніть, як системи реакції на події в комп'ютерних програмах можуть використовувати нейронні мережі для автоматичного визначення та аналізу подій.

   33. Тема. Змінювання значень властивостей об’єкта в програмі:

       • Розгляньте, як інтерактивні системи можуть використовувати нейронні мережі для аналізу та модифікації властивостей об'єктів у реальному часі.

   34. Тема. Вкладені алгоритмічні структури розгалуження:

       • Дослідіть використання алгоритмів розгалуження для прийняття рішень на основі аналізу даних та інтерпретації ситуацій.

   35. Тема. Вкладені алгоритмічні структури повторення. Тематичне оцінювання:

       • Поясніть, як автоматичні системи для оптимізації ресурсів можуть використовувати алгоритми повторення для досягнення ефективності.

   36. Тема. Розв’язування задачі методом поділу на підзадачі:

       • Дослідіть використання алгоритмів розділення задачі на підзадачі з використанням штучного інтелекту для оптимізації процесів вирішення складних завдань.

   37. Тема. Практичне програмування роботів:

       • Розгляньте можливість використання програмування роботів з використанням інтеграції нейронних мереж для покращення автономності та реакції на змінні умови.

   38. Тема. Складання проєктів на платформі Micro:Bit:

       • Дослідіть використання мікроконтролерів для створення проєктів з використанням нейронних мереж для аналізу даних з датчиків.

   39. Тема. Складання проєктів на платформі Micro:Bit:

       • Поясніть, як роботи та проєкти з використанням мікроконтролерів можуть використовувати нейронні мережі для оптимізації управління та прийняття рішень.

   40. Тема. Складання проєктів на платформі Micro:Bit:

       • Розгляньте, як роботи та проєкти з використанням мікроконтролерів можуть використовувати нейронні мережі для автоматичного визначення стану довкілля та подальшого реагування.

   41. Тема. Складання проєктів на платформі Micro:Bit:

       • Дослідіть можливість використання мікроконтролерів для створення роботів та автоматизованих систем, які використовують нейронні мережі для навчання та покращення функціональності.

   42. Тема. Складання проєктів на платформі Micro:Bit:

       • Розгляньте використання мікроконтролерів для створ