Kunstig intelligens (KI) har revolusjonert en rekke aspekter ved det moderne samfunnet, alt fra vår måte å kommunisere og samhandle med teknologi på, til driftsmetoder innen næringsliv og helsevesen. Mange elever er allerede kjent med KI-drevne programmer for bilde- og tekstbehandling, slik som Midjourney og ChatGPT. Uavhengig av bruksområde og programvaredesign, bygger alle disse programmene på digitale nevrale nettverk som lar datamaskiner lære selvstendig fra store mengder treningsdata.

Dette undervisningsopplegget gir elevene et grunnleggende innblikk i hvordan nevrale nettverk opererer og trenes. Elevene får anledning til å praktisk utforske et program som detekterer kråkeboller i undervannsvideoer. Gjennom dette vil elevene lære om og bruke forskjellige bildefiltre og konvolusjoner, og de vil observere hvordan mengden og kvaliteten på treningsdataene påvirker programmets evne til å identifisere kråkeboller i en undervannsvideo fra Tromsø-området.

Opplegget er utarbeidet og holdes av forskere fra UiT's maskinlæringsgruppa. Elevene får dermed anledning til å diskutere spørsmål rundt kunstig intelligens med eksperter på feltet.