Машина аппликация в младшей группе: Аппликация в 1 младшей группе по теме “Машина” | Календарно-тематическое планирование по аппликации, лепке (младшая группа) на тему:

Конспект занятия по аппликации во второй младшей группе Тема: «Машина» | Методическая разработка по аппликации, лепке (младшая группа):

Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение Детский сад «Чечек»
с. Кызыл-Мажалык Барун-Хемчикского кожууна Республики Тыва

Конспект
занятия по аппликации во второй младшей группе

 Тема: «Машина»
Воспитатель: Монге Чаймаа Кожайовна

с. Кызыл-Мажалык – 2019 год

Образовательные области: Художественно-эстетическое развитие

Интеграция видов деятельности:  «Художественно-эстетическое развитие», «Речевое развитие», «Социально-коммуникативное развитие», «Физическое развитие».

Лексическая тема: Машина

Вид занятия: интегрированное занятие.

Формы образовательной деятельности: игровое занятие.

Цель: закрепить знания о машинах, познакомить с частями машины, учить навыкам последовательно наклеивать.

Задачи:

Образовательные: продолжать учить пользоваться клеем, хорошо намазывая края, располагать деталь в центре листа, составлять из готовых предметов композиции.

Развивающие: расширить знания детей о (форме, цветах, величине), развивать интерес к аппликации, аккуратность при выполнении работы, усидчивость, внимательность.

Воспитательные: воспитывать интерес к изобразительной деятельности.

Целевые ориентиры: активны при создании аппликации, создают изображения из готовых фигур, умеют аккуратно использовать материалы.

Средства реализации: наглядные – образец готовой работы, изображения машины, шаблоны; вербальные – беседа, загадки, рассказ, стихотворения; музыкальное сопровождение.

Словарная работа: уточнение и активизация в речи слов грузовая машина, легковая машина, кабина, окна, кузов, руль, фары, колёса, продукты, кирпичи, песок.

Предварительная работа: Поговорить о видах транспорта, об их частях, показать картины, составить рассказ. Рассматривание транспорта, обследование (форма, цвет, величина).

Оборудование и материалы для работы: Иллюстрация с изображением машин, альбомные листы, шаблоны машины из геометрических фигур; клей, клеевые кисточки, тряпочка, клеенка-подкладка.

Аппликация машина для младшей средней и старшей группы

Аппликация – простор для творчества!Творчество весьма интересный процесс для детей, так как с его помощью можно раскрыть интерес и улучшить мировое восприятие. Благодаря занятиям с аппликацией можно раскрыть таланты к творчеству и занять детей довольно интересными работами.

В этом обзоре мы подобрали для вас самые интересные и яркие идеи, которые подойдут детям разных возрастов, и для комфорта пользования мы разделили статью на идеи для самых маленьких, средней и старшей группы.

Что может понадобиться?

В процессе творчества с аппликациями следует предупредить детей о технике безопасности работы с материалами и инструментами. Обязательно покажите, как правильно держать и передавать ножницы, как правильно резать и вырезать фигурки. Объясните, как работать с клеем.

Материалы:

• Цветная бумага.
• Цветной картон.
• Стикеры.
• Газета.
• Фото.
• Открытки.

Инструменты и дополнительные средства:

• Ножницы.
• Канцелярский нож.
• Влажные и сухие салфетки.
• Кисточки.
• Фломастеры.
• Карандаши.
• Ластик.
• Краски.
• Клей.

Для начала работы с материалами следует подготовить рабочий стол. Если вы занимаетесь с детьми в детском саду, следует сдвинуть парты, и образовать полукруг рабочего пространства. Так дети смогут делиться впечатлениями, обмениваться идеями и главное, помогать друг другу.

Рабочий стол можно застелить клеенкой, так как в процессе работы неминуемо будет запачкан стол.На замену может подойди газета или любой другой материал, который будет не жалко испортить для творчества.

Идеи для младших

Среди большинства интересных тем и работ следует выделить аппликации на тему окружающей среды. Для детей в младшем возрасте так важно контактировать с окружающим миром и развивать свое восприятие.Чтобы подтолкнуть на эту тему можно создавать абстрактные аппликации из геометрических фигур.

Аппликация Светофор

Для этой простой работы нам понадобиться прямоугольник и соответствующего цвета круги из цветной бумаги. Детям достаточно обвести фигурки на картоне, аккуратно их вырезать, и при помощи клея нанести на лист картона.

Аппликация Машина

Аппликация машина из цветной бумаги для малышей это одна из самых любимых тем!Особенно интересно будет для мальчиков. Для этой аппликации можно создать уже готовый шаблон и раздать его детям. Дети вырезают кузов машины по шаблону (каждый может сделать машину из любимого цвета), после этого вырезаются колеса и другие дополнительные детали. Весь процесс детализации зависит от того, насколько будет детальным ваш транспорт.

Аппликации из открыток

Для такого рода аппликации достаточно обвести любой трафарет на картоне и наклеить на него аппликационную мозаику. В ход отлично пойдут старые открытки или фотографии. Для этого можно мелко нарезать кусочки открытки, после чего материал наноситься на клейкую поверхность. Выходит довольно интересная абстрактная работа. Можно сделать рыбку, листок, сказочных героев или любимых персонажей мультфильма.

Идеи для средней группы

Для деток постарше можно уже разнообразить и усложнить процесс создания аппликаций. В ход могут пойти не только цветная бумага и картон, но еще природные материалы и гербарий.

Аппликация – Тема лес

Для этой работы следует подготовить целую идею на композицию. Это может быть лес, озеро и какие-то звери. Белочка в лесу на дереве, или же какая-то картинка рассвета в лесу. Ограничений по идеям нет. Главное – использовать максимально приближенные материалы к теме. То есть нужно замотивировать детей использовать природные цвета окружающего мира.

Для разнообразия можно использовать иголки сосны. Они прекрасно сымитируют траву или послужат украшением для ветки, на которой сидит аппликационная бумажная белочка.

Пожарная машина

Аппликация пожарная машина выглядит весьма эффектно и интересно. В ней много деталей и в то же время она проста в исполнении. Для идеи подойдет трафарет или простая картинка, по которой дети смогут воспроизвести пожарную машину.

Пожарная машина аппликация в средней группе станет отличной идеей по теме пожарной безопасности. Для основы берется картон, красный лист бумаги, белый лист и фломастеры.

Аппликация – Зима

Все любят зиму. Новый год и подарки. Следует пофантазировать на эту тему и приукрасить аппликации снежинок и снеговиков дополнительными материалами, например ватой или дождиком серпантина. Очень оригинально будет смотреться идея, если сделать серпантинною рамочку.

Для оригинальной аппликации можно сделать картинку как дети играют во дворе или лепят снеговика. Более детальной идеей может стать Снегурочка и Дед Мороз с подарками. Кроме этого очень интересно смотреться картина зимнего леса с украшением ваты вместо снега. Тут нет ограничений и можно даже работать без готовых шаблонов. Дети сами проявят фантазию и сделают картонные или бумажные фигурки.

Аппликация – Зоопарк

Эта работа отлично подойдет для того, чтобы занять средние и старшие группы. Для средней группы можно сделать идею вольера, в котором живут животные. Это отличный простор для воображения. Можно создать целую саванну со львами и зебрами, или например какой-то птичий сад с разнообразными бумажными яркими попугаями.

Дополнительными материалами могут послужить натуральные детали взятые из природы (гербарий). Кроме этого можно дополнительно украсить работу разными красками и фломастерами, что добавит ей оригинальности.

Идеи для старшей группы

Детки в старшей группе стремятся к самостоятельности в творчестве. Тут можно немного отдохнуть и полностью дать волю детям в творчестве.

Как дополнительную обработку можно использовать стикеры, стразы, или блестки, что сделает аппликацию яркой и запоминающейся.

Какие идеи можно предложить старшим?

• Морское дно,
• Океан,
• Природа возле вашего дома,
• Поход в лес,
• Любимое животное,
• Открытки на день рождение или другие праздники.

Морская тематика

Аппликационных идей просто не перечесть. Одной из интереснейших тем может стать морское дно. Для этой аппликации нужно подготовить материалы соответствующего цвета и детально проработать, что и где будет находиться.

Можно разместить на дне растения в виде сухой травы. Дополнительно можно посыпать песком дно, который хорошо приклеится на клей. Из бумаги можно сделать китов, касаток, черепах и других морских обитателей, каждого из которых нужно вырезать отдельно.

Тема нашего двора

Можно сделать оригинальную идею собственного двора. Для этого нужно, чтобы дети вспомнили, как выглядит их двор из окна. Пусть они изобразят набросок карандашом, по которому и будут воспроизводить аппликацию, путем создания разных фигур.Еще одной оригинальной идеей может стать изображение любимого домашнего животного.

Не достаточно просто вырезать кошечку или собачку, ей нужно будет сделать шерсть из тоненькой нарезки бумаги, которая будет приклеена на клей. Весьма оригинально будет создавать аппликацию по фотографии питомца. Для этого можно сфотографировать любимца на телефон и по фото создавать образ на картоне из бумаги. Дополнительно можно использовать стразы, камни или краски, что добавит оригинальности.

Фото идеи красивых детских аппликаций

Исследования ИИ | САП

Преодоление разрыва между наукой и промышленностью

Research Framework

Продвижение исследований в области искусственного интеллекта

Мы стремимся расширять знания в области искусственного интеллекта (ИИ) с помощью междисциплинарных исследований, публикаций в открытом доступе и нашего открытого исходного кода.

Расширение возможностей интеллектуальных решений

Мы определяем приложения для машинного обучения и разрабатываем алгоритмы и системы, которые делают решения SAP более эффективными, масштабируемыми и прозрачными.

Содействие сотрудничеству

В сотрудничестве с ведущими научно-исследовательскими институтами и университетами наши академические программы помогают молодым исследователям применять машинное обучение в промышленном контексте.

Машинное обучение

SAP объединяет ученых и отраслевых экспертов для расширения знаний о машинном обучении. Имея доступ к информации от клиентов SAP, мы также работаем с командами разработчиков, чтобы использовать возможности машинного обучения в продуктах SAP.

Направления исследований

Обучение с минимальным контролем

В то время как обучение с учителем требует больших аннотированных наборов данных для обучения модели, машинное обучение с минимальным контролем использует немаркированные данные и требует минимального вмешательства человека. Подходы с минимальным наблюдением, такие как полууправляемое, самоуправляемое, активное обучение и моделирование неопределенности, используют другие структуры обучения для повышения точности. Эти методы актуальны там, где ручная маркировка требует больших затрат времени или средств.

Небольшое обучение

Мы разрабатываем подходы к малому обучению, которые работают, когда для обучения моделей доступны ограниченные данные. Наши подходы включают использование мультимодальных данных, в которых используются как изображения, так и текст, а также кросс-модальные галлюцинации и методы метаобучения. Подходы к обучению с небольшим количеством выстрелов применимы во всех бизнес-сценариях с ограниченными обучающими данными, такими как классификация новых продуктов в онлайн-каталогах продуктов.

Визуальный ответ на вопрос

Наши интегративные модели визуального ответа на вопрос (VQA) улучшают обнаружение мелкозернистой информации и метрик оценки VQA, позволяя компьютерам отвечать на вопросы об изображении, используя естественный язык. Применение моделей VQA охватывает различные отрасли и варьируется от интеграции в интеллектуальных чат-ботов до систем продажи билетов и обработки счетов, а также интеллектуального поиска информации для диагностики заболеваний.

Эффективное глубокое обучение

Современные модели глубокого обучения требуют значительных вычислительных затрат и дорогого оборудования. Мы разрабатываем новые подходы к ресурсоэффективному глубокому обучению, включая оценку сложности модели, ресурсоэффективные сети, квантование, сокращение и дистилляцию знаний. Эффективные подходы к глубокому обучению в промышленных приложениях помогают свести к минимуму денежные затраты, энергопотребление, время вывода и воздействие на окружающую среду.

Конфиденциальность и добросовестность

Мы разрабатываем подходы к машинному обучению, которые накладывают ограничения на конфиденциальность и справедливость, такие как дифференциальная конфиденциальность и федеративное обучение, а также многозадачное обучение. Это позволяет учреждениям использовать обобщенные модели диагностики или прогнозирования, не рискуя конфиденциальностью отдельных лиц. Разработка алгоритмов с ограничениями справедливости также помогает смягчить неосознанную предвзятость в таких приложениях, как кредитный скоринг, банковские кредиты или сопоставление резюме.

Обучение на протяжении всей жизни

Мы изучаем подходы к обучению на протяжении всей жизни, которые позволяют моделям машинного обучения учиться так же, как это делают люди, постепенно и используя предыдущие знания для изучения новых задач. Наши методы включают подходы, основанные на нарастании класса, непрерывную адаптацию предметной области, нейропластичность и расширение адаптивных возможностей. Модели машинного обучения, которые постоянно обучаются, актуальны во всех ситуациях, когда невозможно сохранить исторические данные обучения.

Анализ настроений

Понимание настроений и мнений, выраженных на естественном языке, является ключевой задачей при обработке естественного языка. Мы работаем над новыми подходами к анализу тональности, которые сосредоточены на нейронном встраивании слов и методах, основанных на внимании. Анализ настроений актуален для таких секторов бизнеса, как телекоммуникации, банковское дело, страхование и электронная коммерция, где необходимо анализировать мнения о продуктах и ​​услугах и действовать в соответствии с ними.

Интерпретируемое машинное обучение

Модели и алгоритмы машинного обучения достигли выдающегося уровня сложности, что затрудняет объяснение прогнозов. Интерпретируемые подходы к машинному обучению, такие как обучение с самоконтролем и метаконтролем и модели, основанные на любопытстве, позволяют обнаруживать закономерности в данных. Это имеет решающее значение для бизнес-приложений, поскольку обеспечивает прозрачность и помогает объяснить основные причины предлагаемых результатов.

Извлечение информации

Извлечение информации из структурированных и неструктурированных документов является сложной задачей для обработки естественного языка (NLP), а поиск размеченных данных для обучения моделей машинного обучения затруднен. Наше исследование сосредоточено на последовательных и двумерных подходах к структурированным документам, сочетает элементы НЛП с компьютерным зрением и включает модели без учителя и со слабым наблюдением, использующие перенос обучения в конвейеры извлечения информации.

Публикации

Узнайте о наших текущих исследовательских проектах и ​​получите последние новости о машинном обучении и искусственном интеллекте от экспертов и лидеров мнений со всего мира.

Академические программы

Программа магистерской диссертации

Изучите проблемы машинного обучения, с которыми сталкиваются клиенты SAP и группы разработчиков, и получите практический опыт работы в составе группы промышленных исследований.

Программа PhD

Работайте с обширными наборами данных, чтобы найти основанные на машинном обучении решения реальных проблем в тесном сотрудничестве с нашей глобальной сетью партнеров по исследованиям.

Программа приглашенных ученых

Расширьте существующие области исследований в области машинного обучения и создайте новые с доступом к обширным наборам данных и бизнес-прецедентам от групп разработчиков продуктов SAP.

Мойн Наби

Data Scientist в SAP

Тенденции в совместном обучении человека и машины

Узнайте о новых подходах к извлечению выгоды из отличительных сильных сторон людей и машин, объединенных в совместные способы для максимизации потенциала.

Исследование машинного обучения

SAP

Обучение запоминанию с помощью непрерывного обучения

Узнайте, как исследования в области машинного обучения позволяют получить представление о непрерывном обучении, чтобы сделать ИИ более эффективным для вашего бизнеса, увеличить прибыль и рентабельность инвестиций.

Исследования в области машинного обучения

SAP

Глубокое поэтапное обучение с мультимодальной точки зрения

Узнайте, почему включение данных из других модальностей во время поэтапного обучения модели может быть многообещающим шагом на пути к решению проблемы больших данных.

Нейронная сеть научилась искусственно старить лица и заставлять их выглядеть моложе

Перейти к содержимому

Искусственный интеллект

Машины с глубоким обучением могут заставить лица выглядеть старше, но часто теряют свою идентичность в процессе. Теперь ученые-компьютерщики решили эту проблему.

By

• Emerging Technology со страницы arXivarchive

21 февраля 2017 г.

То, как мы стареем, очень увлекательно. Действительно, знание того, как будут выглядеть наши лица через 20, 30 или 40 лет, — это трюк, который многим покажется увлекательным.

Существует ряд методов, позволяющих это сделать. Но они отнимают много времени и, следовательно, дороги. Так что дешевый и быстрый способ состарить лица на фотографиях будет кстати.

Входят Григорий Антипов из Orange Labs во Франции и пара его приятелей, которые разработали машину глубокого обучения, которая может легко выполнять эту работу. Их система может не только заставить молодые лица выглядеть старше, но и пожилые лица могут выглядеть моложе.

Несколько недавних разработок облегчили их задачу. В последние годы ученые-компьютерщики создали машины с глубоким обучением, способные изменять лица различными, но реалистичными способами. Этот подход может создавать реалистичные синтетические лица, которые выглядят старше.

Однако есть проблема. Заставляя лица выглядеть старше, эти машины глубокого обучения часто теряют личность человека в процессе. Таким образом, человек выглядит старше, но больше не может быть идентифицирован.

Антипов и компания придумали способ решить эту проблему. Их подход включает в себя две машины глубокого обучения, которые работают вместе — генератор лиц и дискриминатор лиц. Обе машины изучают, как выглядят лица с возрастом, анализируя фотографии людей в возрастных группах 0-18, 19 лет.- 29, 30-39, 40-49, 50-59 и 60+ лет.

В общей сложности машины были обучены на 5000 лиц в каждой группе, взятых из базы данных фильмов в Интернете и из Википедии, а затем помечены возрастом человека. Таким образом, машина запоминает характерную подпись лиц в каждой возрастной группе. Именно эту абстрактную подпись генератор лиц затем может применить к другим лицам, чтобы они выглядели одного возраста.

Однако применение этой подписи иногда может привести к потере личности человека. Итак, вторая машина глубокого обучения — дискриминатор лиц — смотрит на искусственно состаренное лицо, чтобы увидеть, можно ли еще определить исходную идентичность. Если это невозможно, изображение отклоняется.

Антипов и его коллеги называют свой процесс Возрастно-условно-генеративной состязательной сетью — состязательной, потому что машины глубокого обучения работают в оппозиции.

Результаты впечатляют. Команда применила эту технику к 10 000 лиц из базы данных IMDB-Wikipedia, которые они не использовали для обучения. Затем они проверили изображения до и после с помощью программного обеспечения OpenFace, которое может определить, изображен ли на двух изображениях один и тот же человек или нет. При этом одно и то же лицо обнаруживалось более чем в 80% случаев, по сравнению с примерно 50% времени при использовании других методов старения лица.

И, конечно же, эта техника не только состаривает молодые лица, но и создает более молодые версии старых лиц.