Thế giới đang thay đổi từng ngày nhờ sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI). Để chuẩn bị cho tương lai, việc trang bị cho trẻ em kiến thức về AI ngay từ sớm là vô cùng quan trọng. Bài viết này giới thiệu 12 nguồn tài liệu học máy (Machine Learning – ML) chất lượng, giúp trẻ em khám phá thế giới AI đầy thú vị và bổ ích.

1. eCraft2Learn

Dự án eCraft2learn phát triển các tiện ích mở rộng cho ngôn ngữ lập trình Snap (một ngôn ngữ trực quan, kéo thả) giúp trẻ em có thể tạo ra các chương trình AI đơn giản.

  • Ưu điểm: Giao diện thân thiện, dễ sử dụng, giúp trẻ làm quen với các khái niệm AI cơ bản một cách trực quan.
  • Nhược điểm: Có thể giới hạn ở các ứng dụng AI đơn giản, không đi sâu vào các thuật toán phức tạp.

2.Apps for Good

Apps for Good là một tổ chức phi lợi nhuận có trụ sở tại Vương quốc Anh với mục đích tạo ra các tài liệu để giảng dạy các môn công nghệ và cung cấp miễn phí cho các trường học.

Họ sử dụng Học máy dành cho trẻ em và bổ sung vào khóa học này với một loạt tài liệu như bảng kế hoạch công việc, giáo án, sách bài tập cho sinh viên, bài trình chiếu… Giúp các trường học dễ dàng cung cấp các bài học ML để đưa các bài tập mã hóa vào phạm vi học tập

  • Ưu điểm: Tài liệu đa dạng, có cấu trúc rõ ràng, phù hợp cho việc giảng dạy trong trường học.
  • Nhược điểm: Có thể yêu cầu giáo viên có kiến thức nền tảng về ML để hướng dẫn hiệu quả.

3. STEM Learning

STEM Learning và Bộ Thương mại, Năng lượng và Chiến lược Công nghiệp Vương quốc Anh đã tạo ra các tài liệu và nguồn lực để giảng dạy các nguyên lý cơ bản của trí tuệ nhân tạo.

Các tài nguyên này bao gồm Học máy dành cho trẻ em và việc bổ sung các ghi chú giảng dạy, tài liệu trình bày, thẻ nhắc nhở và các hoạt động thực tế.

  • Ưu điểm: Tài liệu được phát triển bởi cơ quan chính phủ, đảm bảo tính chính xác và chất lượng.
  • Nhược điểm: Tài liệu tập trung vào lý thuyết nhiều hơn thực hành, đòi hỏi sự linh hoạt của người hướng dẫn trong việc áp dụng.

4. AI Family Challenge

AI Family Challenge là một chương trình giáo dục AI thực hành hoàn toàn miễn dành cho các gia đình. Họ sử dụng Học máy cho trẻ em và bổ sung với nhiều hỗ trợ chẳng hạn: huấn luyện viên và cố vấn kỹ thuật, giáo án có cấu trúc và video.

Chương trình dựa trên một cuộc thi để thử thách trẻ nghĩ ra các ý tưởng dự án AI của riêng mình, với sự hỗ trợ của gia đình và cố vấn kỹ thuật.

  • Ưu điểm: Tạo môi trường học tập tương tác, khuyến khích sự tham gia của cả gia đình, có hỗ trợ từ chuyên gia.
  • Nhược điểm: Yêu cầu sự cam kết thời gian và nỗ lực từ cả gia đình để đạt hiệu quả tốt nhất, điều này có thể ảnh hưởng tới thời gian và công việc của cha mẹ.

5. Raspberry Pi

Quỹ Raspberry Pi cung cấp tài nguyên cho các Câu lạc bộ lập trình, với hướng dẫn từng bước cho nhiều dự án sáng tạo khác nhau.

Lộ trình học tập bao gồm nhiều dự án từ Học máy dành riêng cho trẻ.

  • Ưu điểm: Kết hợp giữa lập trình và AI, giúp trẻ em hiểu rõ hơn về cách AI hoạt động trong thực tế.
  • Nhược điểm: Yêu cầu có máy tính Raspberry Pi và kiến thức lập trình cơ bản.

6. AIinSchools

Chương trình AIinSchools cung cấp một giáo án miễn phí để giáo viên giải thích về Trí tuệ Nhân tạo A.I cho học sinh lớp 9 (13-14 tuổi).

Nó bao gồm các hoạt động lập trình để đào tạo mạng nơ-ron trên GPU chạy trên AWS.

  • Ưu điểm: Giới thiệu kiến thức AI chuyên sâu hơn, phù hợp cho học sinh có năng khiếu hoặc đam mê với lĩnh vực này.
  • Nhược điểm: Yêu cầu kiến thức lập trình và toán học nhất định, không phù hợp với người mới bắt đầu.

7. Magenta.js demo

magenta.tensorflow.org là một dự án nghiên cứu mã nguồn mở khám phá cách sử dụng học máy trong quá trình sáng tạo. Nó cung cấp nhiều công cụ khác nhau, bao gồm Magenta Studio, cho phép người dùng tạo nhạc bằng cách sử dụng học máy

Thể hiện các khía cạnh khác nhau của Học máy, sử dụng TensorFlow.js

  • Ưu điểm: Trực quan, sinh động, giúp trẻ em thấy được ứng dụng của ML trong âm nhạc và nghệ thuật.
  • Nhược điểm: Có thể khó hiểu đối với những bạn chưa có kiến thức về lập trình và ML.

8. Google Experiments 

Các thí nghiệm trực tuyến đơn giản Google Experiments nhằm bắt đầu quá trình khám phá học máy, thông qua hình ảnh, bản vẽ, ngôn ngữ và âm nhạc. Quick Draw là một trong những nền tảng tốt giúp các bé trải nghiệm trí tuệ nhân tạo.

  • Ưu điểm: Dễ tiếp cận, thú vị, phù hợp cho mọi lứa tuổi.
  • Nhược điểm: Chỉ giới thiệu các khái niệm ML cơ bản, không đi sâu vào chi tiết.

9. Teens in AI

Teens in AI sử dụng kết hợp hackathons, máy gia tốc và bootcamps để hỗ trợ những trẻ em có niềm đam mê khám phá AI trong độ tuổi từ 12-18 tuổi. 

  • Ưu điểm: Tạo cơ hội cho trẻ em phát triển dự án AI, giao lưu với các chuyên gia và bạn bè cùng sở thích.
  • Nhược điểm: Yêu cầu trẻ em có kiến thức và kỹ năng AI nhất định, không phù hợp với những người mới bắt đầu

10. AI4ALL

AI4ALL tổ chức các trại hè cho học sinh trung học ở Hoa Kỳ giới thiệu kỹ thuật chi tiết về Trí tuệ Nhân tạo

  • Ưu điểm: Cung cấp kiến thức chuyên sâu về AI, tạo môi trường học tập và giao lưu bổ ích.
  • Nhược điểm: Chỉ dành cho học sinh ở Hoa Kỳ, yêu cầu trình độ tiếng Anh và kiến thức nhất định.

11. Calypso dành cho Cozmo

Học sinh với chương trình robot Cozmo có thể lập trình, sử dụng khung lập trình Calypso để thực hành trải nghiệm AI bằng cách thử nghiệm các kỹ thuật như thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói.

  • Ưu điểm: Học AI thông qua thực hành với robot, tạo hứng thú và động lực cho trẻ em.
  • Nhược điểm: Yêu cầu có robot Cozmo và kiến thức lập trình cơ bản

12. Khám phá CS

Khám phá CS mang đến cho học sinh kiến ​​thức và kỹ năng về AI kèm theo việc cân nhắc các tác động đến xã hội, đạo đức.

Họ khám phá các ứng dụng thực tế hàng ngày của AI tác động đến cuộc sống của mình. Học sinh sẽ thiết kế các thành phố thông minh, ngôi nhà và trường học. Họ cũng học cách xây dựng, đào tạo và thử nghiệm hệ thống AI thông qua nền tảng NVIDIA và xem xét cách truyền đạt thông điệp hay thông tin của AI

  • Ưu điểm: Giúp trẻ em hiểu về ứng dụng của AI trong cuộc sống hàng ngày và các vấn đề đạo đức liên quan.
  • Nhược điểm: Có thể mang tính lý thuyết nhiều hơn thực hành, yêu cầu sự hướng dẫn của giáo viên.

Giải thích thuật ngữ: ML – Học máy là viết tắt của Machine learning – một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) sử dụng các thuật toán cho phép máy tính có thể học từ dữ liệu để thực hiện các công việc thay vì được lập trình một cách rõ ràng. 

Tham khảo thêm: