Yapay Zekâ Modüllerini Keşfediyorum
Blok tabanlı ortamdaki yapay zekâ modüllerini keşfediyor, her birinin girdisini ve çıktısını tanıyor ve ürünümüz için kullanılacak araçları seçiyoruz.
- Yapay Zekâ Destekli Ürün Geliştirme ve Sunum
Öğrenme çıktıları
BTY.6.6.3 Blok tabanlı ortamda yapay zekâ destekli ürün ortaya koyabilme
- b) Blok tabanlı ortamda yapay zekâ destekli ürün için kullanılacak araç gereçleri seçer.
Düşünelim, konuşalım
- 1Hangi modül kamerayı kullanır?
Öğretmen için: olası cevaplar
Olası cevaplar: "Görüntü tanıma", "yüz tanıma", "kamera modülü".
Varılacak nokta: Görüntü tanıma modülü kamera görüntüsünü girdi olarak alır ve nesne, hareket ya da ifade etiketi üretir.
Cevap gelmezse: "El hareketinizi anlamak için bilgisayarın hangi parçası size bakmalı?" diye sorun. Gerekirse: "Kamera. Kameradan gelen görüntüyü işleyen modüle görüntü tanıma denir."
- 2Hangi modül sesi anlar?
Öğretmen için: olası cevaplar
Olası cevaplar: "Ses tanıma", "mikrofon modülü", "sesli asistan gibi olan".
Varılacak nokta: Ses tanıma modülü mikrofondan gelen sesi dinler ve söylenen kelimeyi bulur.
Cevap gelmezse: "'Zıpla' dediğinizde karakterin zıplaması için ne gerekir?" diye sorun. Gerekirse: "Mikrofon ve söylenen kelimeyi tanıyan bir modül: ses tanıma."
- 3Kendi modelimizi eğitmek neden gerekebilir?
Öğretmen için: olası cevaplar
Olası cevaplar: "Hazır modül bilmiyorsa", "kendi eşyalarımızı tanısın diye", "daha doğru olsun diye".
Varılacak nokta: Hazır modüller genel nesneleri tanır; okulumuzun kendi atık kutuları gibi özel sınıflar için kendi modelimizi eğitiriz.
Cevap gelmezse: "Hazır bir model okulumuzun mavi kâğıt kutusunu tanır mı?" diye sorun. Gerekirse: "Muhtemelen tanımaz; onu hiç görmedi. Kendi örneklerimizi toplayıp kendi modelimizi eğitiriz."
- 4Bir alet çantasındaki her aleti tanımadan doğru aleti seçebilir misiniz?
Öğretmen için: olası cevaplar
Olası cevaplar: "Hayır", "zor", "rastgele seçeriz".
Varılacak nokta: Modülleri (girdi ve çıktılarını) tanımak, ürün için doğru olanı seçmenin ön koşuludur.
Cevap gelmezse: "Çivi çakmak için tornavidayı mı, çekici mi seçersiniz? Neden biliyorsunuz?" diye sorun. Gerekirse: "Çünkü ikisinin ne yaptığını biliyoruz. Bugün modüllerin her birinin ne yaptığını tanıyacağız."
Blok ortamlarında yapay zekâ modülleri
Kameradan nesne, el hareketi ya da yüz ifadesi algılar.
Söylenen kelimeleri ya da sesleri tanır.
Yazılan cümlenin duygusunu ya da anlamını tahmin eder.
Metni başka bir dile çevirir.
Yazıyı sesli okur.
Kendi örneklerinizle sınıflandırma modeli eğitip kodda kullanırsınız.
Sınıflandırma modeli
Bu etkileşimli bölüm için tarayıcıda JavaScript açık olmalıdır.
Modüllerin girdisi ve çıktısı
| Modül | Girdi | Çıktı | Örnek kullanım |
|---|---|---|---|
| Görüntü tanıma | Kamera görüntüsü | Nesne / hareket / ifade etiketi | El hareketiyle oyun kontrolü |
| Ses tanıma | Mikrofon sesi | Tanınan kelime | "Zıpla" deyince karakter zıplar |
| Metin anlama | Yazılan cümle | Duygu ya da anlam (olumlu/olumsuz) | Günlük uygulamasında duygu rengi |
| Çeviri | Metin | Başka dilde metin | Çok dilli karşılama ekranı |
| Metni sese çevirme | Metin | Ses | Sesli yönerge |
| Kendi modelini eğitme | Kendi örneklerin | Kendi sınıflarının etiketi | Atık ayırıcı |
Hangi modül?
Kamera ve mikrofon kullanan modüller kişisel veri işler. Yalnız öğretmen gözetiminde, sınıf içinde denenir; görüntü ve ses kaydedilmez, başkalarıyla paylaşılmaz.
Modül Modül Keşif
Gruplar modül bilgi kartlarıyla modülleri inceler.
- Modül Bilgi Kartlarını ve keşif kâğıdını kullanın (EBA).
- Her modülü küçük bir kodla deneyin.
- Ürününüze uygun modülü işaretleyin.
Öğrenci bilgisayarı yoksa: tahta ve kâğıtla
Modülleri tahtada öğretmen sırayla dener; gruplar her modülün girdisini ve çıktısını keşif kâğıdına yazar ve ürünlerine uygun olanı işaretler.
Kendimizi sınayalım
Bugün neler öğrendik?
- Modüller: görüntü tanıma, ses tanıma, metin anlama, çeviri, metni sese çevirme, kendi modelini eğitme.
- Her modülün bir girdisi ve çıktısı vardır; çıktı programda kullanılır.
- Kamera ve mikrofon modülleri kişisel veri işler; gözetimle kullanılır.
- modül
- görüntü tanıma
- ses tanıma
Gelecek derse hazırlık
Seçtiğiniz modülün gerekçesini yazın.
Defterime yazıyorum
Sınavdan önce tekrar etmek için defterine yaz. Başlığı ve tarihi unutma!
1. Yapay zekâ modülleri
Modül, blok tabanlı ortama yeni yetenekler ekleyen hazır blok grubudur. Yapay zekâ modülleri ürünümüze görme, duyma ve anlama gibi yetenekler kazandırır.
| Modül | Girdi | Çıktı | Örnek kullanım |
|---|---|---|---|
| Görüntü tanıma | Kamera görüntüsü | Nesne, hareket ya da ifade etiketi | El hareketiyle oyun kontrolü |
| Ses tanıma | Mikrofon sesi | Tanınan kelime | "Zıpla" deyince karakter zıplar |
| Metin anlama | Yazılan cümle | Duygu ya da anlam | Yorumun olumlu mu olumsuz mu olduğu |
| Çeviri | Metin | Başka dilde metin | Çok dilli karşılama ekranı |
| Metni sese çevirme | Metin | Ses | Sesli yönerge |
| Kendi modelini eğitme | Kendi örneklerimiz | Kendi sınıflarımızın etiketi | Okulun atık kutuları |
2. Görüntü tanıma ve ses tanıma
- Görüntü tanıma kameradaki nesneleri, el hareketlerini ya da yüz ifadelerini algılar ve bir etiket üretir.
- Ses tanıma mikrofondan gelen sesi dinler ve söylenen kelimeyi bulur.
- İkisinin de başarısı ortama bağlıdır: ışık, gürültü, mesafe.
3. Kendi modelimizi ne zaman eğitiriz?
Hazır modüller genel nesneleri tanır; ama okulumuzun kendi geri dönüşüm kutuları ya da sınıfımızın el işaretleri gibi özel sınıfları bilmezler. Bu durumda her sınıftan örnekler toplayıp kendi modelimizi eğitir, sonra kodda kullanırız.
4. Modül seçimine hazırlık
| Ürün isteği | Uygun modül |
|---|---|
| Karakter "zıpla" komutuyla zıplasın | Ses tanıma |
| Gülümseyince puan kazanılsın | Görüntü tanıma |
| Yorumun duygusu bulunsun | Metin anlama |
| Yönergeler sesli okunsun | Metni sese çevirme |
| Okulun kendi atık kutuları tanınsın | Kendi modelini eğitme |
5. Güvenli kullanım
- Modül
- Ortama yeni yetenek ekleyen hazır blok grubu.
- Görüntü tanıma
- Kameradaki nesne ve hareketleri tanıyan yapay zekâ modülü.
- Ses tanıma
- Söylenen kelimeleri tanıyan yapay zekâ modülü.
- Kamera ve mikrofon modülleri kişisel veri (yüz, ses) işler.
- Yalnız öğretmen gözetiminde, sınıf içinde denenir.
- Görüntü ve ses kaydedilmez, paylaşılmaz.
- Modüller: görüntü tanıma, ses tanıma, metin anlama, çeviri, metni sese çevirme, kendi modelini eğitme.
- Her modülün bir girdisi ve çıktısı vardır.
- Özel sınıflar için kendi modelimizi eğitiriz; kamera ve mikrofon gözetimle kullanılır.
- Altı yapay zekâ modülünü ve ne yaptıklarını yaz.
- Görüntü tanıma ile ses tanımanın girdilerini ve çıktılarını karşılaştır.
- Hangi durumda kendi modelimizi eğitmemiz gerekir?
- "Karakter 'zıpla' deyince zıplasın" isteği için hangi modül uygundur?
- Görüntü tanımanın başarısını hangi ortam koşulları etkiler?
- Kamera ve mikrofon modüllerini kullanırken hangi önlemleri alırız?
Kendimi deniyorum — cevap anahtarı (yalnız öğretmen)
6. Sınıf Bilişim · 31. Hafta: Yapay Zekâ Modüllerini Keşfediyorum — Kendimi deniyorum cevap anahtarı
Altı yapay zekâ modülünü ve ne yaptıklarını yaz.
Görüntü tanıma: kameradaki nesne, hareket ve ifadeleri tanır. Ses tanıma: söylenen kelimeyi bulur. Metin anlama: cümlenin duygusunu ya da anlamını bulur. Çeviri: metni başka dile çevirir. Metni sese çevirme: yazıyı sesli okur. Kendi modelini eğitme: kendi örneklerimizle kendi sınıflarımızı tanıyan model eğitir.
Görüntü tanıma ile ses tanımanın girdilerini ve çıktılarını karşılaştır.
Görüntü tanıma: girdi kamera görüntüsü, çıktı nesne, hareket ya da ifade etiketi. Ses tanıma: girdi mikrofon sesi, çıktı tanınan kelime.
Hangi durumda kendi modelimizi eğitmemiz gerekir?
Hazır modüllerin bilmediği özel sınıfları (okulun kendi atık kutuları, sınıfımızın el işaretleri) tanımak istediğimizde.
"Karakter 'zıpla' deyince zıplasın" isteği için hangi modül uygundur?
Ses tanıma modülü uygundur.
Görüntü tanımanın başarısını hangi ortam koşulları etkiler?
Işık, mesafe (ve görüntünün netliği, arka plan) gibi ortam koşulları.
Kamera ve mikrofon modüllerini kullanırken hangi önlemleri alırız?
Yalnız öğretmen gözetiminde ve sınıf içinde denenir; görüntü ve ses kaydedilmez, paylaşılmaz.
# başlık · - madde · **kalın** · boş satır = yeni paragraf. Not yalnız bu tarayıcıda saklanır; başka tahtaya taşımak için Öğretmen alanındaki "Dışa aktar"ı kullanın.
Haftanın videosu
Bu hafta için hazır bir video yok. Kendi seçtiğiniz bir videoyu ekleyebilirsiniz.
Ders hazırlığı ve materyaller
Dersten önce
- Modül Bilgi Kartlarını EBA'dan açın.
Önerilen ders akışı
- 5 dk Dikkat çekme
- 10 dk Modüller + sınıflandırma
- 10 dk Girdi-çıktı tablosu + hangi modül?
- 50 dk Modül Modül Keşif
- 5 dk Gizlilik uyarısı
EBA materyalleri (kılavuz kitaptaki karekodlar)
Bağlantılar yeni sekmede açılır ve EBA girişi ister — tahtada öğretmen hesabınızla oturum açın. EBA bu içeriklerin başka bir sayfaya gömülmesine izin vermez.
Ders materyalleri
- Modül Modül Keşif - Yapay Zekâ Modül Bilgi Kartları kılavuz s. 214
- Yapay Zekâ Modül Keşif Kağıdı kılavuz s. 216
- Yapay Zekâ Modül Kartları kılavuz s. 219
Ölçme ve değerlendirme formları
Ölçme ve değerlendirme
Öz değerlendirme formu (EBA).
Kendi içeriklerim
Her bölümün altındaki "Bu bölüme görsel ekle" ile kendi görsellerinizi ekleyin, aşağıdaki düğmeyle görselleri sunuma ayrı slayt olarak katın; "Defterime yazıyorum" bölümünde kendi ders notunuzu yazın.
Yükleniyor…
Görseller ve notlar sunucuya gönderilmez; yalnız bu tarayıcıda saklanır. Tarayıcı verisi silinirse kaybolur: düzenli olarak Dışa aktar ile yedek alın, dosyayı başka tahtada İçe aktar ile açın. Öğrenci fotoğrafı ya da kişisel bilgi içeren görsel eklemeyin (KVKK).
Sınıf ortamı
İşaretlerseniz bilgisayar gerektiren etkinliklerdeki "tahta ve kâğıtla" alternatifleri açık gelir. Simülasyonlar tek bir tahta ekranında sınıfça yapılabilecek şekilde tasarlandı. Tercih bu tarayıcıda hatırlanır.
Maarif Modeli: 6. tema künyesi
Kaynak: Bilişim Teknolojileri ve Yazılım Dersi Öğretim Programı (TYMM). Tema toplam 34 ders saati.
- Alan becerileri
- BTYAB3. Yazılım Geliştirme (BTYAB3.2. Yazılım Geliştirme Sürecinde Kullanılan Bileşen/Yapı/ Yöntemlerinden Yararlanma, BTYAB3.3. Yazılım Geliştirme Sürecini Yönetme, BTYAB3.4. Yazılım Geliştirme Sürecinde Mekanik/Robotik ve Ürün veya Sistem Ortaya Koyma)
- Eğilimler
- E1.1. MerakE2.1. Empati
- Sosyal-duygusal öğrenme becerileri
- SDB1.2. Kendini Düzenleme (Öz Düzenleme)SDB1.3. Kendine Uyarlama (Öz Yansıtma)SDB2.1. İletişimSDB2.2. İş BirliğiSDB3.3. Sorumlu Karar Verme
- Değerler
- D1. AdaletD3. ÇalışkanlıkD6. DürüstlükD12. Sabır
- Okuryazarlık becerileri
- OB1. Bilgi OkuryazarlığıOB2. Dijital Okuryazarlık
- Disiplinler arası ilişkiler
- Görsel SanatlarMatematikMüzikSosyal BilgilerTürkçe
Zenginleştirme (erken kavrayanlar için)
- Yapay zekâ kullanan bir mesleği araştırıp yapay zekânın o alandaki etkisini sunma.
- Açık veri setiyle basit bir sınıflandırma modeli (meyve, yaprak sağlıklı/hastalıklı) deneme.
- Yapay zekâ destekli turist rehberi uygulamalarını araştırıp raporlama.
Destekleme (zorlananlar için)
- Değişken, döngü ve koşul kavramlarını görsel materyal ve videolarla pekiştirme.
- Adım adım yönergeli küçük projeler (karakteri hareket ettirme) tamamlama.
- Daha basit bir blok tabanlı araçla başlayıp zorlanılan konular için soru-cevap oturumu yapma.