Kips AI Book Class 10 PDF Download: Um guia abrangente para alunos da CBSE
A Inteligência Artificial (IA) é um dos campos de estudo mais empolgantes e inovadores do século XXI. Possui aplicações em vários domÃnios, como educação, saúde, entretenimento, segurança e muito mais. A CBSE introduziu a IA como um assunto de habilidade para alunos da classe 10 da sessão acadêmica 2020-21. O objetivo é equipar os alunos com os conhecimentos e habilidades básicas de IA e prepará-los para o futuro.
kips ai book class 10 pdf download
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Um dos melhores livros para aprender IA na classe 10 é o Kips AI Book Class 10. É um livro abrangente e fácil de usar que cobre todos os tópicos e conceitos do programa CBSE. Ele também fornece exemplos amplos, exercÃcios, projetos e atividades para melhorar a experiência de aprendizagem dos alunos. Neste artigo, contaremos tudo o que você precisa saber sobre o download do PDF Kips AI Book Class 10. Também daremos algumas dicas e truques para passar no exame de IA usando este livro. Então vamos começar!
O que é o Kips AI Book Class 10?
Uma visão geral do livro e suas caracterÃsticas
Kips AI Book Class 10 é um livro escrito pela Kips Learning Solutions, uma editora lÃder de livros de informática para estudantes. Baseia-se no mais recente programa CBSE e diretrizes para assuntos de habilidades de IA. O livro tem duas partes:
Parte A: Habilidades de Empregabilidade, que abrange tópicos como habilidades de comunicação, autogestão, tecnologia da informação e comunicação, habilidades empreendedoras e habilidades ecológicas.
Parte B: Habilidades especÃficas do assunto, que abrange tópicos como introdução à IA, ciclo de projeto de IA, Python avançado, ciência de dados, visão computacional, processamento de linguagem natural e avaliação.
O livro tem muitos recursos que o tornam uma escolha ideal para aprender IA na classe 10. Alguns deles são:
O livro é escrito em linguagem simples e lúcida para fácil compreensão.
O livro tem ilustrações coloridas, diagramas, gráficos e tabelas para explicar os conceitos visualmente.
O livro tem inúmeros exemplos, exercÃcios, projetos e atividades para reforçar os conceitos e desenvolver habilidades práticas.
O livro tem uma seção de solução no final de cada capÃtulo para ajudar os alunos a verificar suas respostas e tirar suas dúvidas.
O livro tem uma seção de glossário no final do livro para ajudar os alunos a aprender os termos e definições importantes relacionados à IA.
Por que é importante estudar IA na classe 10?
IA não é apenas um assunto, mas uma habilidade que pode te ajudar de várias formas na sua vida acadêmica e profissional. Algumas das razões pelas quais você deve estudar IA na classe 10 são:
A IA pode ajudá-lo a desenvolver suas habilidades de pensamento lógico, resolução de problemas, criatividade e inovação.
A IA pode ajudá-lo a explorar vários domÃnios e carreiras que usam IA, como educação, saúde, entretenimento, segurança e muito mais.
A IA pode ajudá-lo a aprender sobre as últimas tecnologias e tendências que estão moldando o mundo.
A IA pode ajudá-lo a se preparar para os futuros desafios e oportunidades que a IA trará.
Portanto, estudar IA na classe 10 pode lhe dar uma vantagem competitiva e uma atitude de aprendizagem ao longo da vida.
Como baixar Kips AI Book Class 10 PDF gratuitamente?
Site oficial da CBSE
A maneira mais fácil e confiável de baixar o Kips AI Book Class 10 PDF gratuitamente é visitar o site oficial da CBSE. Aqui estão os passos a seguir:
Acesse o site da CBSE em .
Clique na guia "CurrÃculo" e selecione "CurrÃculo Secundário (IX-X)" no menu suspenso.
Role para baixo até a seção "Skill Subjects" e clique em "Artificial Intelligence (Code No. 417)".
Você verá uma lista de documentos relacionados ao assunto AI. Clique no link que diz "Inteligência Artificial - Classe X - Sessão 2020-21 - Publicação Kips".
Uma nova janela será aberta com o arquivo PDF do Kips AI Book Class 10.Você pode visualizá-lo online ou baixá-lo para o seu dispositivo clicando no Ãcone de download no canto superior direito da janela.
Outras fontes on-line
Outra maneira de baixar o Kips AI Book Class 10 PDF gratuitamente é usar outras fontes online que fornecem e-books gratuitos. No entanto, você deve ter cuidado ao usar essas fontes, pois elas podem não ser autorizadas ou atualizadas. Algumas das fontes online que você pode experimentar são:
: este é um mecanismo de pesquisa que permite encontrar e baixar milhões de arquivos PDF gratuitamente. Você pode procurar por Kips AI Book Class 10 e baixá-lo nos resultados.
: Este é um site que fornece livros e soluções NCERT gratuitas para todas as classes e disciplinas. Você também pode encontrar livros e guias CBSE para assuntos de habilidade, como IA. Você pode procurar por Kips AI Book Class 10 e baixá-lo nos resultados.
: Este é um site que fornece material de estudo gratuito, anotações, planilhas, amostras de trabalhos e trabalhos do ano anterior para alunos do CBSE. Você também pode encontrar livros e guias CBSE para assuntos de habilidade, como IA. Você pode procurar por Kips AI Book Class 10 e baixá-lo nos resultados.
Dicas e precauções para fazer o download
Ao baixar Kips AI Book Class 10 PDF gratuitamente, você deve ter em mente algumas dicas e precauções para evitar problemas ou erros. Alguns deles são:
Certifique-se de ter uma conexão de internet estável e espaço de armazenamento suficiente no seu dispositivo.
Certifique-se de ter um software ou aplicativo leitor de PDF instalado em seu dispositivo para abrir e visualizar o arquivo.
Certifique-se de baixar o arquivo de uma fonte confiável e atualizada que corresponda ao plano de estudos e diretrizes do CBSE.
Certifique-se de verificar se há vÃrus ou malware no arquivo antes de abri-lo.
Certifique-se de não compartilhar ou distribuir o arquivo sem a devida permissão ou crédito.
Qual é o conteúdo do Kips AI Book Class 10?
Parte A: Competências de Empregabilidade
Esta parte do livro abrange cinco tópicos que visam desenvolver as competências de empregabilidade dos alunos. Essas habilidades são essenciais para qualquer carreira ou profissão no mundo moderno. Os tópicos são:
S.No.TemaDescrição
1Habilidades de Comunicação-IIEste tópico abrange vários aspectos da comunicação, como ouvir, falar, ler, escrever, apresentar e habilidades interpessoais. Ele também aborda tópicos como etiqueta de e-mail, comunicação formal e informal e barreiras à comunicação.
2Autogestão-IIEste tópico abrange vários aspectos do autogerenciamento, como autoconsciência, autoestima, autoconfiança, automotivação, estabelecimento de metas, gerenciamento de tempo, gerenciamento de estresse e habilidades de enfrentamento. Também aborda temas como inteligência emocional, resiliência e atitude positiva. 3Tecnologia da Informação e Comunicação-IIEste tópico abrange vários aspectos da tecnologia da informação e comunicação, como internet, web, mÃdia social, segurança online, cidadania digital e ética cibernética. Ele também aborda tópicos como colaboração online, computação em nuvem e inteligência artificial.
4Competências Empreendedoras-IIEste tópico abrange vários aspectos das habilidades empreendedoras, como inovação, criatividade, reconhecimento de oportunidades, tomada de riscos, tomada de decisões e gerenciamento de recursos. Também aborda temas como plano de negócios, marketing, finanças e aspectos jurÃdicos.
5Habilidades verdes-IIEste tópico abrange vários aspectos das habilidades verdes, como consciência ambiental, sustentabilidade, energia renovável, gestão de resÃduos e empregos verdes. Também cobre tópicos como mudança climática, biodiversidade e pegada de carbono.
Parte-B: Habilidades EspecÃficas do Assunto
Esta parte do livro abrange sete tópicos que visam desenvolver as habilidades especÃficas do assunto dos alunos. Essas habilidades estão relacionadas aos principais conceitos e aplicações da IA. Os tópicos são:
S.No.TemaDescrição
1Introdução à IAEste tópico aborda os fundamentos da IA, como definição, histórico, tipos, aplicativos, vantagens e desvantagens. Ele também aborda tópicos como agentes de IA, ambientes, problemas e soluções.
2Ciclo de projeto de IAEste tópico abrange as etapas envolvidas em um ciclo de projeto de IA, como identificação de problemas, coleta de dados, pré-processamento de dados, análise de dados, construção de modelo, teste de modelo, implantação de modelo e avaliação de modelo. Ele também aborda tópicos como ferramentas e plataformas para projetos de IA.
3Python avançadoEste tópico aborda os recursos avançados da linguagem de programação Python, como funções, módulos, pacotes, classes, objetos, herança, polimorfismo, tratamento de exceções, tratamento de arquivos e conectividade de banco de dados. Ele também aborda tópicos como bibliotecas e estruturas para IA, como NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow e Keras.
4ciência de dadosEste tópico abrange os conceitos e técnicas da ciência de dados, como tipos de dados, estruturas de dados, visualização de dados, manipulação de dados, análise de dados, mineração de dados e modelagem de dados. Ele também cobre tópicos como estatÃstica, probabilidade, teste de hipótese, correlação, regressão, classificação, agrupamento e regras de associação.
5Visão ComputacionalEste tópico abrange os conceitos e técnicas de visão computacional, como processamento de imagem, segmentação de imagem, aprimoramento de imagem, reconhecimento de imagem, detecção de face, reconhecimento de face, detecção de objeto, reconhecimento de objeto e reconhecimento óptico de caracteres. Ele também cobre tópicos como redes neurais convolucionais, aprendizado de transferência e aumento de imagem.
6Processamento de linguagem naturalEste tópico abrange os conceitos e técnicas de processamento de linguagem natural, como processamento de texto, análise de texto, resumo de texto, geração de texto, análise de sentimento, classificação de texto, tradução de texto, reconhecimento de fala, sÃntese de fala e chatbots.Ele também cobre tópicos como compreensão de linguagem natural, geração de linguagem natural e redes neurais recorrentes.
7AvaliaçãoEste tópico aborda os métodos e métricas para avaliar o desempenho e a precisão dos modelos de IA, como matriz de confusão, precisão, rechamada, pontuação f1, curva roc, pontuação auc, mse, rmse, mae, pontuação r2 e validação cruzada. Ele também cobre tópicos como overfitting, underfitting, trade-off de variação de viés, regularização e ajuste de hiperparâmetros.
Como se preparar para o exame AI usando Kips AI Book Class 10?
Dicas e estratégias para uma aprendizagem eficaz
Para se preparar bem para o exame de IA usando o Kips AI Book Class 10, você deve seguir algumas dicas e estratégias que podem ajudá-lo a aprender os conceitos e habilidades de maneira eficaz. Alguns deles são:
Leia o livro completamente e entenda os conceitos com a ajuda de exemplos e ilustrações.
Pratique os exercÃcios e projetos fornecidos no final de cada capÃtulo para aplicar os conceitos e habilidades em cenários do mundo real.
Revise os termos e definições importantes fornecidos na seção de glossário no final do livro.
Resolva os exemplos de perguntas e respostas fornecidas na seção de soluções no final de cada capÃtulo para verificar seu entendimento e esclarecer suas dúvidas.
Consulte outros recursos online, como vÃdeos, tutoriais, blogs, podcasts e cursos para saber mais sobre IA e seus aplicativos.
Forme um grupo de estudos com seus colegas ou amigos e discuta com eles os temas e dúvidas.
Faça testes simulados e papéis de prática para avaliar seu nÃvel de preparação e identificar seus pontos fortes e fracos.
Revise seus erros e comentários e trabalhe para melhorá-los.
Exemplos de perguntas e respostas do livro
Para lhe dar uma ideia do tipo e nÃvel de perguntas que você pode esperar no exame de IA, selecionamos alguns exemplos de perguntas e respostas do livro. Você pode encontrar mais perguntas e respostas na seção de soluções no final de cada capÃtulo.
Pergunta 1: Quais são os três tipos de agentes de IA?
Resposta: Os três tipos de agentes de IA são:
Agentes reflexos simples: são o tipo mais simples de agentes de IA que agem com base na percepção atual (entrada sensorial) sem considerar a história ou o futuro. Eles têm um conjunto fixo de regras ou pares condição-ação que determinam suas ações. Por exemplo, um robô aspirador de pó que se afasta da parede quando detecta uma colisão.
Agentes reflexos baseados em modelos: são agentes de IA que agem com base na percepção atual, bem como em um modelo do mundo que eles mantêm internamente. Eles usam o modelo para acompanhar o estado do mundo e atualizá-lo com base em suas ações e observações. Eles também têm um conjunto de regras ou pares condição-ação que determinam suas ações. Por exemplo, um agente enxadrista que utiliza um modelo de tabuleiro e as regras do jogo para decidir suas jogadas.
Agentes baseados em objetivos: são agentes de IA que agem com base na percepção atual, em um modelo do mundo e em um objetivo que desejam alcançar. Eles usam o modelo para prever os resultados de suas ações e escolher a ação que os aproxima de seu objetivo. Eles também têm um conjunto de regras ou pares condição-ação que determinam suas ações. Por exemplo, um agente taxista que utiliza uma maquete da cidade e uma meta de chegar a um destino para decidir sua rota.
Pergunta 2: Quais são as etapas envolvidas no pré-processamento de dados?
Resposta: O pré-processamento de dados é o processo de transformação de dados brutos em um formato adequado para análise e modelagem de dados. Envolve as seguintes etapas:
Limpeza de dados: esta etapa envolve a remoção ou correção de quaisquer erros, inconsistências, discrepâncias, valores ausentes ou duplicatas nos dados.
Integração de dados: esta etapa envolve a combinação de dados de várias fontes ou formatos em um único conjunto de dados.
Transformação de dados: esta etapa envolve alterar a escala, faixa, tipo ou distribuição dos dados para torná-los mais adequados para análise ou modelagem.
Redução de dados: esta etapa envolve a redução do tamanho ou complexidade dos dados usando técnicas como amostragem, agregação, redução de dimensionalidade ou seleção de recursos.
Discretização de dados: esta etapa envolve a conversão de dados contÃnuos em dados discretos ou categóricos usando técnicas como binning, agrupamento ou codificação.
Pergunta 3: Quais são as diferenças entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?
Resposta: Aprendizado supervisionado e não supervisionado são dois tipos de métodos de aprendizado de máquina que diferem nos seguintes aspectos:
AspectoAprendizagem SupervisionadaAprendizagem não supervisionada
DadosOs dados têm recursos de entrada e rótulos de saÃda.Os dados têm apenas recursos de entrada e nenhum rótulo de saÃda.
TarefaA tarefa é aprender uma função que mapeia os recursos de entrada para os rótulos de saÃda.A tarefa é descobrir padrões, estruturas ou grupos nos recursos de entrada.
ExemplosAlguns exemplos de aprendizado supervisionado são regressão, classificação e previsão.Alguns exemplos de aprendizado não supervisionado são agrupamento, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias.
AvaliaçãoA avaliação é feita comparando os rótulos de saÃda previstos com os rótulos de saÃda reais usando métricas como exatidão, precisão, recuperação, etc.A avaliação é feita medindo a qualidade dos padrões, estruturas ou grupos usando métricas como pontuação de silhueta, Ãndice de Davies-Bouldin, etc.
Conclusão
Neste artigo, fornecemos a você um guia abrangente sobre o download do Kips AI Book Class 10 em PDF. Cobrimos os seguintes tópicos:
O que é o Kips AI Book Class 10 e por que é importante estudar IA na classe 10?
Como baixar Kips AI Book Class 10 PDF gratuitamente no site oficial da CBSE e outras fontes online?
Quais são os conteúdos do Kips AI Book Class 10 e como eles são divididos em duas partes?
Como se preparar para o exame de IA usando o Kips AI Book Class 10 e quais são algumas dicas e estratégias para um aprendizado eficaz?
Quais são alguns exemplos de perguntas e respostas do livro que podem ajudá-lo a praticar e revisar os conceitos e habilidades?
Esperamos que este artigo tenha ajudado você a entender e apreciar o valor do Kips AI Book Class 10. Também esperamos que ele tenha motivado você a aprender AI na classe 10 e explorar suas aplicações em vários domÃnios. Desejamos a você tudo de bom para o seu exame de IA e seus empreendimentos futuros!
perguntas frequentes
Q1: Onde posso comprar uma cópia impressa do Kips AI Book Class 10?
R1: Você pode comprar uma cópia impressa do Kips AI Book Class 10 em qualquer livraria online ou offline que venda livros CBSE. Você também pode encomendá-lo no site oficial da Kips Learning Solutions em .
Q2: Quantas notas são atribuÃdas para o assunto de habilidade AI na classe 10?
A2: A disciplina de habilidade de IA na classe 10 tem um total de 100 pontos, dos quais 50 pontos são para teoria e 50 pontos para prática. O exame teórico tem duas seções: Parte A (Habilidades de Empregabilidade) para 10 pontos e Parte B (Habilidades EspecÃficas do Assunto) para 40 pontos. O exame prático tem três componentes: Atividades de Laboratório para 30 valores, Trabalho de Projeto para 15 valores e Viva Voce para 5 valores.
Q3: Como posso obter mais papéis de prática e papéis do ano anterior para o exame AI?
A3: Você pode obter mais papéis de prática e papéis do ano anterior para o exame AI de várias fontes online, como Você também pode consultar alguns livros e guias, como Oswaal CBSE Question Bank Class 10 Artificial Intelligence Book ou Arihant All In One Artificial Intelligence CBSE Class 10.
P4: Quais são alguns outros livros ou recursos que posso usar para aprender IA na classe 10?
R4: Alguns outros livros ou recursos que você pode usar para aprender IA na classe 10 são:
Codificação com Python por Sumita Arora (Publicações Dhanpat Rai)
Ciência de dados para iniciantes por Andrew Park (publicação independente)
Aprendizado de máquina para crianças por Dale Lane (publicação independente)
Curso Introdução à Inteligência Artificial (IA) do Coursera pela IBM ()
Curso Introdução à IA e aprendizado de máquina da Khan Academy ()
Site de educação em IA do Google ()
P5: Quais são algumas das opções ou oportunidades de carreira que posso buscar depois de aprender IA na classe 10?
R5: Aprender IA na classe 10 pode abrir muitas opções de carreira ou oportunidades para você no futuro. Alguns deles são:
Engenheiro de IA: Um engenheiro de IA é um profissional que projeta, desenvolve, testa e implanta sistemas e aplicativos de IA usando várias ferramentas e estruturas.
Cientista de Dados: Um cientista de dados é um profissional que analisa, interpreta e visualiza conjuntos de dados grandes e complexos usando vários métodos e técnicas.
Engenheiro de aprendizado de máquina: um engenheiro de aprendizado de máquina é um profissional que constrói, treina e otimiza modelos de aprendizado de máquina usando vários algoritmos e bibliotecas.
Engenheiro de processamento de linguagem natural: um engenheiro de processamento de linguagem natural é um profissional que trabalha com dados de linguagem natural, como texto e fala, usando vários métodos e técnicas.
Engenheiro de Visão Computacional: Um engenheiro de visão computacional é um profissional que trabalha com dados de imagem e vÃdeo usando vários métodos e técnicas.
Pesquisador de IA: Um pesquisador de IA é um profissional que realiza pesquisas originais e inovadoras no campo da IA usando vários métodos e técnicas.
Educador de IA: Um educador de IA é um profissional que ensina e orienta alunos e alunos sobre os conceitos e habilidades de IA usando vários métodos e técnicas.
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