Темы индивидуального проекта по искусственному интеллекту для 11 класса

Что успевает выпускник

Чего не стоит брать: обучение большой модели с нуля, темы, зависящие от доступа к закрытым корпоративным данным, замеры, для которых нужен нестандартный платный инструмент.

Как обосновать актуальность темы

Актуальность темы проекта по искусственному интеллекту в одиннадцатом классе связывает вопрос с будущим направлением: разрыв между тем, что модель умеет по документации, и тем, что она показывает на реальных запросах, — рабочая основа. Формулировка называет конкретный сервис, число случаев в выборке и то, почему результат ещё никто не проверял в такой постановке.

Второй элемент — практическая ценность за пределами оценки: вывод о точности модели на школьных задачах показывает границы применения инструмента, а не общие представления о том, что ИИ «умный» или «ошибается». Абзац актуальности пишется после выбора темы, когда понятно, что данных для замера достаточно.

Разбор: тема под будущее направление

Ситуация. «Поступаю на ИТ-специальность, защита в декабре, хочется показать не список тем, а собственное исследование с числами».

Что ценят на ИТ-направлении. Умение сформулировать методику и довести замер до результата, а не общий интерес к теме.

Что делается за месяц. Сравнение двух моделей на 50 задачах курса информатики с разметкой по типу ошибки.

Формулировка.

Сравнение точности решения задач по информатике двумя моделями искусственного интеллекта

Цель и задачи.

Цель: сравнить точность решения задач школьного курса информатики двумя моделями искусственного интеллекта.

Задачи:

1. Изучить существующие подходы к оценке точности ответов языковых моделей.
2. Составить набор из 50 задач по трём разделам курса.
3. Получить ответы двух моделей с фиксацией даты, версии и формулировки запроса.
4. Разметить ответы по типу ошибки и посчитать долю по каждой модели.

Гипотеза: обе модели чаще ошибаются в задачах на анализ алгоритма, чем в задачах на прямой расчёт.

Продукт: таблица сравнения с разбором характерных ошибок и репозиторием с данными разметки.

15 тем по искусственному интеллекту для 11 класса

Сравнение моделей под задачи ЕГЭ

Свои данные и классификатор

Тексты, честность, генерация

Помощники и практика

Профессии и интервью

Как оформить методику и репозиторий

Для темы с классификатором репозиторий — часть проекта: README с описанием, инструкция по запуску, история коммитов. Для темы без кода в тексте описывается то же по сути: как собирались данные, какие критерии применялись при разметке. Данные разметки — таблица или файл — прикладываются отдельно, а в тексте остаётся разбор с примерами по каждому критерию. Проектная работа без кода защищается так же уверенно, как и с классификатором, если методика прозрачна.

Сроки и связь с поступлением

Защита у выпускника чаще всего проходит в декабре или январе, поэтому замер и разметку данных стоит закончить к середине ноября, оставив три-четыре недели на текст, репозиторий и презентацию. Тема с собственным замером — готовый пункт портфолио для ИТ-профиля: ссылку на данные и код можно указать в мотивационном письме, а сам замер — повод для разговора на собеседовании.

Если направление поступления не связано с информатикой напрямую, тема через опрос или аудит текстов работает так же: она показывает умение формулировать вопрос и проверять его на данных.

Как готовиться к защите

Презентация проекта — 8–10 слайдов на 6–7 минут: актуальность, методика, таблица результатов, пример, выводы и ограничения. Ссылка на репозиторий или файл с данными — на последнем слайде, даже если комиссия не станет открывать его при всех.

Выпускнику задают вопросы жёстче: чем метод отличается от простого «спросил и посмотрел», как проверялась разметка на согласованность, что изменится в выводах при другой версии сервиса. Ответ на каждый стоит отрепетировать заранее.

Частые ошибки

• Реферат вместо проекта. История развития ИИ без собственного замера не проходит как исследовательская работа в выпускном классе.
• Слишком крупный замысел. Обучение модели с нуля не помещается в оставшиеся до защиты недели.
• Маленькая выборка. 40–50 случаев — минимум, меньшее число не показывает закономерность.
• Утверждения об устройстве закрытой модели. Домысел вместо ссылки на документацию разработчика.
• Нет фиксации версии сервиса. Через месяц те же запросы дают другой результат.
• Работа отложена до после пробников. На замер и разметку данных времени уже не остаётся.

Чек-лист

1. Проект содержит собственный замер, а не пересказ статей.
2. Выборка — не меньше 40–50 случаев.
3. Зафиксированы дата, версия сервиса и формулировка запроса.
4. Нет утверждений о закрытой архитектуре без источника.
5. Использование нейросети при подготовке текста указано честно.
6. Данные разметки собраны в отдельный файл или репозиторий.
7. Названы ограничения методики.
8. Замер и разметка закончены не позже середины ноября.
9. Тема связана с направлением поступления, если оно определено.
10. Подготовлены ответы на вопросы о повторяемости замера.

Что дальше

По классам: хаб по искусственному интеллекту · 9 класс · 10 класс.

Смежные предметы: темы по информатике 11 класс · темы по программированию 11 класс · темы по информационным технологиям 11 класс.

Дальше по работе: структура индивидуального проекта · практическая часть · как написать индивидуальный проект.

Замер готов, а на текст и оформление времени не осталось — Нейросова соберёт индивидуальный проект по вашей теме с введением и списком источников.