Создание проекта по нейросетям для 9 класса — отличная идея! Вот предложение для проекта, который можно реализовать вместе с учащимися:

### Тема проекта: "Создание простой нейросети для распознавания рукописных цифр"

#### Цели проекта:
1. Познакомить учащихся с основами работы нейросетей.
2. Рассмотреть алгоритмы машинного обучения.
3. Научиться работать с библиотеками Python для создания и обучения нейросетей.

#### Описание проекта:
Учащиеся будут разрабатывать простую нейросеть для распознавания рукописных цифр, используя набор данных MNIST, который содержит изображения рукописных цифр от 0 до 9.

#### Этапы выполнения проекта:

1. Введение в нейросети и машинное обучение:
- Объяснить, что такое нейросети и как они работают.
- Рассмотреть основы машинного обучения: обучение с учителем и без учителя.

2. Знакомство с набором данных MNIST:
- Пояснить, что такое набор данных MNIST и как он структурирован (изображения и соответствующие метки).
- Показать, как загружать и визуализировать данные.

3. Установка необходимых библиотек:
- Установка Python и необходимых библиотек, таких как TensorFlow и Keras или PyTorch.

4. Создание архитектуры нейросети:
- Пошагово объяснить, как создать простую нейросеть (например, с одним слоем) с использованием выбранной библиотеки.
- Объяснить основные параметры, такие как функции активации, количество нейронов и т.д.

5. Обучение нейросети:
- Показать, как разделить данные на обучающую и тестовую выборки.
- Обсудить процесс обучения и как отслеживать его эффективность (например, с помощью потерь и точности).

6. Тестирование и оценка модели:
- Объяснить, как протестировать модель на тестовой выборке.
- Показать, как интерпретировать результаты (например, точность распознавания).

7. Презентация результатов:
- Подготовить презентацию о проделанной работе: что было сделано, возникшие проблемы и их решения, результаты тестирования.

8. Дополнительные задачи (по желанию):
- Рассмотреть возможность улучшения модели (например, добавление слоев, изменение гиперпараметров).
- Исследовать, как адаптировать нейросеть для распознавания других объектов.

#### Оборудование и материалы:
- Компьютеры с установленным Python, библиотеками для машинного обучения.
- Доступ в интернет для загрузки данных и библиотек.

#### Заключение:
Такой проект позволит учащимся не только понять теорию, но и на практике применить полученные знания, развивая интерес к информатике и программированию.