Во введении раскрывается тема связи искусственного интеллекта и электронных вычислительных машин, объясняется её значение для изучения информатики. Здесь формулируются проблема, цель и задачи проекта, обозначаются объект и предмет исследования, а также перечисляются методы работы: анализ источников, сопоставление понятий и разбор примеров цифровых сервисов.

В пункте объясняется, что называют ЭВМ, из каких основных компонентов состоит компьютер и как он обрабатывает данные по программе. Кратко рассматриваются этапы развития вычислительной техники: электронные лампы, транзисторы, интегральные схемы и микропроцессоры. Этот материал нужен, чтобы понять, какие вычислительные возможности стали основой современных систем ИИ.

Раздел знакомит с возникновением исследований ИИ и ключевыми событиями его истории. В нём рассматриваются ранние идеи о моделировании рассуждений, появление самого термина на семинаре в Дартмуте в 1956 году и развитие экспертных систем, машинного обучения и нейросетей. Хронология показывает, как менялись задачи учёных и доступные им вычислительные средства.

В пункте вводятся понятия алгоритма, модели, набора данных и машинного обучения, необходимые для понимания работы ИИ. Описывается общий принцип: модель настраивается на примерах, выявляет закономерности и использует их при обработке новых данных. Также кратко разграничиваются распознавание образов, обработка языка и генерация содержания, чтобы не смешивать разные типы задач.

Раздел показывает, какую роль в работе искусственного интеллекта играют процессор, память, накопители и графические ускорители. Объясняется, почему обработка больших наборов данных и обучение сложных моделей требуют значительных вычислений, а часть сервисов использует удалённые серверы. Пункт помогает связать теоретические методы ИИ с реальными возможностями и ограничениями компьютерной техники.

В теоретическом разделе сопоставляются программы с явно заданными правилами и модели, обученные на данных. Для сравнения используются понятные критерии: способ получения результата, необходимость примеров, возможность обработки новых ситуаций и типичные ошибки. Такое сопоставление помогает увидеть, что ИИ остаётся программной системой, но некоторые задачи решает иначе, чем обычный алгоритм.

В пункте рассматриваются конкретные области использования ИИ: голосовой ввод, автоматический перевод, поиск изображений, навигация и анализ медицинских снимков. Для каждого примера указывается, какие данные обрабатываются и какую задачу выполняет система. Отдельно отмечается, что применение алгоритма не гарантирует безошибочный результат и может требовать проверки человеком.

Практическая часть предлагает выбрать несколько цифровых задач и определить, как их можно решить обычной программой или инструментом ИИ. Результаты заносятся в таблицу: задача, входные данные, принцип работы, преимущества и возможные ошибки. Сравнение формирует наглядный материал для презентации и позволяет применить теоретические понятия к знакомым школьникам примерам.

В заключении кратко подводятся итоги изучения связи ЭВМ и искусственного интеллекта. Соотносятся поставленные задачи с полученными результатами, формулируются основные различия между обычными программами и обучаемыми моделями. Также обозначаются ограничения ИИ, важность проверки его ответов и возможные направления дальнейшего изучения темы в курсе информатики.

В список включаются использованные учебники по информатике, справочные материалы об истории вычислительной техники и ИИ, а также проверенные публикации научных организаций и разработчиков. Для интернет-источников указываются название страницы, организация или автор и дата обращения. Список позволяет проверить факты, проследить происхождение иллюстраций и отличить надёжные сведения от неподтверждённых утверждений.