Class 9 AI Unit 1: AI Reflection, Project Cycle और Ethics
30 theory घंटे · 25 practical घंटे · 10 theory marks
ये unit किस बारे में है
Class 9 का सबसे बड़ा unit। इसमें AI और उसके तीन realms (data, computer vision, NLP) आते हैं, फिर छह stages वाला AI project cycle: 4Ws canvas से problem scoping, data acquisition, data exploration, modelling (rule-based vs learning-based), evaluation (true/false positives और negatives) और deployment। आख़िर में AI ethics, bias और access।
AI tutor से सीखो, एक-एक मिनट में
Unit में क्या आता है
- AI क्या है, रोज़ की ज़िंदगी में कहाँ दिखता है, और उसके तीन realms।
- AI project cycle, 4Ws problem canvas और system maps के साथ।
- Data visualisation; rule-based vs learning-based models; evaluation के terms; deployment (case study: preventable blindness)।
- AI ethics, AI bias और AI access।
ज़रूरी terms
- 4Ws problem canvas
- Problem किसकी है, क्या है, कहाँ होती है, और उसे हल करना क्यों ज़रूरी है।
- System map
- Problem के data features और वे एक-दूसरे पर कैसे असर डालते हैं, इसका diagram।
- Rule-based model
- Rules developer लिखता है; मशीन बस उन्हें follow करती है।
- Learning-based model
- मशीन examples से ख़ुद rules ढूँढती है।
- AI bias
- ऐसा data या design जिसमें कुछ groups छूट जाते हैं, उससे आने वाले unfair results।
Exam-style सवाल
1. Problem scoping के 4Ws क्या हैं?
जवाब देखो →
Who (stakeholders), What (problem), Where (context या situation), Why (हल करने का फ़ायदा)।
2. Rule-based और learning-based system का एक-एक उदाहरण दो।
जवाब देखो →
Rule-based: calculator या fixed-reply chatbot। Learning-based: बहुत सारे labelled emails पर train हुआ spam filter।
3. AI system में bias आने का एक तरीक़ा बताओ।
जवाब देखो →
अगर training data में ज़्यादातर एक ही group है, तो जो groups model ने कम देखे उन पर वो ख़राब काम करता है।
Sources
Unit names, घंटे और marks 1 नवंबर 2026 को CBSE के official 2026-27 curriculum से जाँचे गए। Explanations और सवाल CogniGuru ने लिखे हैं।