LAB 01
run_01
Regler, sökning och intelligent beteende
Jämför handskrivna regler, sökstrategier, heuristiker och lärande system i en kontrollerbar simulering.
Modeller är mekanismer, inte magi.
Artificiell Intelligens Nivå 1
En systemkurs där elever rör sig mellan begrepp, kod, data, experiment, simuleringar och kritisk granskning. Varje laboration synliggör modellen, indata, utdata och de punkter där människor fattar beslut.
Öppna kursbokenexperiment.pipelinemänsklig_granskning = sann
01load_data()klart
02inspect_bias()klart
03train_baseline()redo
04evaluate_limits()krävs
05human_decision()krävs
Kursbok
Tio enheter. En riktig läsare.
Följ kursen från AI-begrepp och data till neurala nätverk, generativ AI, ansvar och ett eget tillämpat projekt. Varje enhet innehåller grundtext, fördjupning, aktiviteter och källor.
Enhet 016 avsnitt
Vad är AI?
En rik introduktion till AI:s bredd, vardagliga närvaro, tekniska former, historia och de filosofiska frågor som väcks när maskiner börjar känna igen, förutsäga, skapa och samtala.
Enhet 025 avsnitt
Data, urval och representation
Följ spåren från en händelse till modellens träningsdata. Upptäck vad som försvinner, vilka som saknas och varför ett imponerande resultat kan lura oss.
Enhet 035 avsnitt
Klassificering
Lär dig hur modeller placerar exempel i klasser och varför olika fel måste granskas var för sig.
Enhet 045 avsnitt
Prediktion och regression
Undersök hur en modell kan förutsäga ett numeriskt värde, hur felet mäts och varför en användbar prognos inte är samma sak som en orsak.
Enhet 056 avsnitt
Sökning, spelagenter och robotik
Utforska hur en agent söker bland möjliga handlingar, använder mål och återkoppling och kopplar digitala beslut till en fysisk miljö.
Enhet 064 avsnitt
Neurala nätverk och syn
Undersök hur bilder blir tal, hur lager lär sig användbara representationer och hur ett synsystems fel måste granskas i sitt sammanhang.
Enhet 075 avsnitt
Språkmodeller och generativ AI
Undersök hur text delas i token, hur en språkmodell beräknar nästa token och varför genererade svar behöver kontrolleras mot källor och uppgift.
Enhet 085 avsnitt
Människa och AI
Jämför hur människor och AI-system löser avgränsade uppgifter, upptäck vilseledande människolikhet och utforma samarbete där fel kan fångas.
Enhet 095 avsnitt
AI, samhälle, lag och ansvar
Undersök hur AI-system kan påverka människor och samhälle, hur risker uppstår i hela systemkedjan och hur ansvar kan göras synligt.
Enhet 103 avsnitt
Tillämpat projekt
Genomför ett avgränsat AI-projekt från problemformulering och baseline till test, felanalys och ett spårbart användningsbeslut.
Laborationer
Lär genom att förändra systemet.
Elever undersöker indata, ändrar parametrar, kör kontrollerade experiment och förklarar varför ett utdata förändrades.
Simulering
LAB 02
run_02
Data blir en modell
Undersök ett litet dataset, välj egenskaper, träna en transparent baslinje och testa vad som händer när datan förändras.
LAB 03
run_03
Neurala nätverk från signal till beslut
Följ aktiveringar, förlust och parameteruppdateringar genom ett visuellt nätverk i stället för att behandla träningen som en svart låda.
Öppna interaktiv laboration →LAB 04
run_04
Uppmärksamhet från token till förutsägelse
Inspektera hur en förenklad transformer väljer information, blandar representationer och räknar fram nästa token.
Öppna interaktiv laboration →LAB 05
run_05
Generativ AI och utvärdering
Kör kontrollerade prompt-experiment, jämför utdata, utforma bedömningskriterier och dokumentera felmoder.
LAB 06
run_06
Ansvarsfull användning
Modellera en verklig beslutsprocess med övervakning, osäkerhet, integritet, eskalering och ansvarstagande mänsklig granskning.
Separata backend-ytor
Isolerad skriptkörning
Simuleringstillstånd
Datasetarbetsyta
Modellgateway
Utvärderingsloggar