Что это за инструмент? NNTrack — это визуальная среда, где модель нейросети собирают из...
Что это за инструмент? NNTrack — это визуальная среда, где модель нейросети собирают из блоков «как пазл», без написания кода. Ученик может спроектировать архитектуру, настроить параметры обучения (скорость, функции потерь, количество эпох), запустить процесс и сразу видеть результаты в интерфейсе. А ещё обученную модель можно экспортировать — например, чтобы управлять роботом, дроном или другим устройством. Как вписать в внеурочную деятельность по ИИ в школе ? Старт с готовых решений. Не обязательно сразу проектировать архитектуру с нуля. В NNTrack есть 13 предобученных сетей (для распознавания эмоций, жестов, поз, речи, объектов). Можно начать с простого: распознавать фрукты на фото, а персонаж в проекте — сортировать их. Это сразу замотивирует и покажет практическую пользу ИИ. Проектная работа. Предложите тему для проекта. Например: «Создание системы распознавания рукописных цифр» или «Игра, где персонаж реагирует на распознанный объект». Ученики проходят весь цикл: от сбора своих данных (датасета) до обучения, тестирования (можно через веб-камеру) и анализа точности. Интеграция с другими средами. Очень важно , что NNTrack хорошо стыкуется с другими образовательными инструментами. Например, с «ТрекиКод». Ученик может взять результат работы своей нейросети из NNTrack и использовать его для управления спрайтами, объектами или фоном в «ТрекиКод» — создавать интерактивные анимации, игры. Связь с реальными задачами. Покажите, как ИИ решает прикладные задачи. Например, интеграция с БПЛА: научить модель определять пожары или задымления, искать людей, мониторить состояние посевов. Или управление робототехническими наборами (например, «Роботрек»). Работа с данными. Один из важных навыков, который развивает NNTrack, — это работа с собственными датасетами. Учите детей не просто «нажимать кнопку», а собирать, очищать данные, оценивать их качество и понимать, как это влияет на результат. Анализ процесса. В процессе обучения можно в реальном времени смотреть графики функций потерь и метрик — это помогает понять, как модель учится, и вовремя заметить переобучение.