Abstract:
Стрімкий розвиток генеративного штучного інтелекту вимагає перегляду підходів до формування медіаграмотності
сучасних фахівців. Раніше висока ресурсомісткість і потреба у глибоких технічних знаннях були суттєвою перепоною для
масового використання ШІ. Це обмежувало впровадження інтелектуальних систем у вебдодатках і навчальних курсах загального
профілю.
Тепер же демократизація технологій дозволяє змінити акцент у навчанні: замість написання складного коду користувачі
можуть зосередитися на кураторстві даних. У статті проаналізовано практичний досвід застосування платформи Google
Teachable Machine у межах навчальної дисципліни «Основи штучного інтелекту» для підготовки нейронних мереж до розпізнавання
образів у режимі реального часу.
Description:
The rapid development of generative artificial intelligence requires a review of approaches to media literacy training for modern professionals.
Previously, high resource intensity and the need for in-depth technical knowledge were significant barriers to the widespread use of AI, which
limited the implementation of intelligent systems in web applications and general training courses. Now, however, the democratization
of technology allows for a shift in the focus of education: instead of writing complex code, users can concentrate on data curation. This article
analyzes the practical experience of using the Google Teachable Machine platform within the academic discipline “Fundamentals of Artificial
Intelligence” to train neural networks to recognize images in real time.
