https://exorciser.ch/ 2026-04-25T00:46:26+00:00 https://exorciser.ch/ https://exorciser.ch/_media/wiki/dokuwiki.svg text/html 2026-04-06T08:32:53+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/entwicklung_gym?rev=1775464373&do=diff 🧑 & 🤖 (Auf-)Wachsen mit KI 🎯 Hier geht es um dich. Entdecke, wie du KI-Chatbots nutzt, um deine eigenen Fähigkeiten und deine Persönlichkeit weiterzuentwickeln, statt dich mental ausbremsen zu lassen. ℹ️ Dieses Kapitel ist inspiriert vom Blog-Post text/html 2026-04-20T14:20:37+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/fische_ki?rev=1776694837&do=diff Navigation: 🐟 Teil 1 - 🐟 Teil 2 - 🐟 Teil 3 - 🐟 Teil 4 - 🐟 Fische für ChatGPT? 🐟 Was können wir von den Fischen über KI im Allgemeinen lernen? Nachdem du 👩‍🦰 Sigrún erfolgreich helfen konntest, erweiterst du deinen Horizont, indem du überlegst, was du aus der Fischklassifikation für künstliche Intelligenz im Allgemeinen lernen kannst. Dafür vergleichst du als Zwischenschritt das neuronale Netz für die Fischklassifikation (Fisch-NN) mit aktuellen KI-Chatbots. text/html 2026-03-29T09:33:44+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/fische_nachlese?rev=1774776824&do=diff 🐟 Rückschau: Künstliche Intelligenz für echte Fische 👩‍🦰 Erinnerst du dich an Sigrún, welche vor Island auf einem Hochseeschiff die beiden Fischsorten Hering und Lodde bei Wind und Wetter von Hand sortieren musste (siehe nebenstehende Abbildung)? Du hattest ihr geholfen, mithilfe eines neuronalen Netzes einen Fischsortierapparat zu entwickeln. Diese Seite fasst das Wichtigste noch einmal zusammen. text/html 2026-04-20T14:24:36+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/fische1?rev=1776695076&do=diff Navigation: 🐟 Teil 1 - 🐟 Teil 2 - 🐟 Teil 3 - 🐟 Teil 4 - 🐟 Fische für ChatGPT? 🐟 Künstliche Intelligenz für echte Fische 1 🎯 In dieser Reihe erfährst du, wie eine künstliche Intelligenz automatisiert Daten auswertet und beurteilt. Dazu begibst du dich auf raue See. 1. Ein Fischsortierapparat muss her! text/html 2026-04-20T14:26:55+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/fische2?rev=1776695215&do=diff Navigation: 🐟 Teil 1 - 🐟 Teil 2 - 🐟 Teil 3 - 🐟 Teil 4 - 🐟 Fische für ChatGPT? 🐟 Künstliche Intelligenz für echte Fische 2 🎯 In dieser Reihe erfährst du, wie eine künstliche Intelligenz automatisiert Daten auswertet und beurteilt. Dazu begibst du dich auf raue See. 1. Was bisher geschah... text/html 2026-04-20T14:32:58+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/fische3?rev=1776695578&do=diff Navigation: 🐟 Teil 1 - 🐟 Teil 2 - 🐟 Teil 3 - 🐟 Teil 4 - 🐟 Fische für ChatGPT? 🐟 Künstliche Intelligenz für echte Fische 3 🎯 In dieser Reihe erfährst du, wie eine künstliche Intelligenz automatisiert Daten auswertet und beurteilt. Dazu begibst du dich auf raue See. 1. Was bisher geschah... text/html 2026-03-29T09:28:26+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/fische4?rev=1774776506&do=diff Navigation: 🐟 Teil 1 - 🐟 Teil 2 - 🐟 Teil 3 - 🐟 Teil 4 - 🐟 Fische für ChatGPT? 🐟 Künstliche Intelligenz für echte Fische 4 🎯 In dieser Reihe erfährst du, wie eine künstliche Intelligenz automatisiert Daten auswertet und beurteilt. Dazu begibst du dich auf raue See. 1. Was bisher geschah... text/html 2025-08-27T08:43:32+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/funktionsapproximation?rev=1756284212&do=diff ➡️ Zusammenhänge erlernen 🎯 In diesem Kapitel untersuchst du, wie Zusammenhänge mithilfe eines neuronalen Netzes erlernt werden können. 1. Kugelstossen Beim Kugelstossen wird eine Kugel (Männer: 7.260 kg, Frauen 4.0 kg) möglichst weit gestossen. Wie genau die Kugel fliegt, lässt sich mit den Bewegungsgleichungen der Physik berechnen (für Details siehe, z.B. $x$$y$$y = f(x)$$x$$f$ text/html 2026-04-24T15:42:03+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/index?rev=1777045323&do=diff 🤖 Künstliche Intelligenz 📝 Verantwortlich für die Inhalte: <ralf.kretzschmar@ksso.ch>, ich nehme gerne Kritik, Wünsche, Anregungen entgegen. Alle nicht mit Lizenzen versehenen Inhalte zur künstlichen Intelligenz sind gemeinfrei CC0 1.0. ⚠️ Die Unterlagen funktionieren auch ohne Login, es werden dann jedoch keine Eingaben gespeichert. text/html 2026-04-06T08:34:19+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/lernpartner_gym?rev=1775464459&do=diff 🧑 & 🤖 - Lernen mit KI 🎯 Hier geht es um dich. Entdecke, wie Lernen biologisch funktioniert und du KI-Chatbots nutzt, um dein Lernen und dein Denken weiterzuentwickeln, statt dich mental ausbremsen zu lassen. ℹ️ Dieses Kapitel ist inspiriert von einem Vortrag von Derek Muller, Vertasium text/html 2026-04-06T08:34:47+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/lernpartner_sek?rev=1775464487&do=diff 🧑 & 🤖 - Lernen mit KI 🎯 Lass uns ehrlich sein: KI kann deine Hausaufgaben erledigen. Aber wer die KI nur als Abkürzung nutzt, macht sich abhängig und verlernt das eigene Denken. Wer sie aber als kritischen Sparringpartner nutzt, wird unschlagbar. Bevor wir zur KI kommen, klären wir kurz, was in deinem Gehirn passiert, wenn du lernst. text/html 2024-05-02T06:57:44+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/machinelearning1?rev=1714633064&do=diff Navigation: 🤖 Teil 1 - 🤖 Teil 2 - 🤖 Teil 3 - 🤖 Teil 4 🤖 Wie funktioniert maschinelles Lernen 1 🎯 In dieser Reihe erfährst du, wie ein Computer mithilfe von Daten lernen kann. 1. Was ist maschinelles Lernen? Maschinelles Lernen / Machine Learning Unter maschinellem Lernen oder Machine Learning werden Computerprogramme verstanden, welche aus Daten lernen können. Im Gegensatz zur künstlichen Intelligenz geht es dabei nicht um das Nachahmen menschlicher Intelligenz, sondern um das Lösen p… text/html 2024-06-27T05:56:24+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/machinelearning2?rev=1719467784&do=diff Navigation: 🤖 Teil 1 - 🤖 Teil 2 - 🤖 Teil 3 - 🤖 Teil 4 🤖 Wie funktioniert maschinelles Lernen 2 🎯 In dieser Reihe erfährst du, wie ein Computer mithilfe von Daten lernen kann. 1. Das Problem näherungsweise beschreiben Abb.1: Fehlerfunktion. Im Teil 1 hast du gelernt, dass mit Machine Learning Probleme gelöst werden können, bei welchen eine Eingabe in eine Ausgabe überführt werden soll. Dabei müssen Ein- und Ausgabe mit Zahlen dargestellt werden können. Mathematisch formuliert geht es d… text/html 2024-07-30T19:24:34+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/machinelearning3?rev=1722367474&do=diff Navigation: 🤖 Teil 1 - 🤖 Teil 2 - 🤖 Teil 3 - 🤖 Teil 4 🤖 Wie funktioniert maschinelles Lernen 3 🎯 In dieser Reihe erfährst du, wie ein Computer mithilfe von Daten lernen kann. 1. Der Sache auf den Grund gehen Abb.1: Fehlerfunktion. In den Teilen 1 und 2 hast du gelernt, dass mit Machine Learning Probleme gelöst werden können, welche näherungsweise durch eine Stellvertreter-Funktion $f_{ML}(x)$$w$$J(w)$$w*$$e_{min}=J(w^*)$$J(w)$$J(w)$$w$$f_{ML}(x)$$y$$x$$w$$y$$x$$w$$y = f_{ML}(w,x)$$e$$… text/html 2024-07-04T06:38:08+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/machinelearning4?rev=1720075088&do=diff Navigation: 🤖 Teil 1 - 🤖 Teil 2 - 🤖 Teil 3 - 🤖 Teil 4 🤖 Wie funktioniert maschinelles Lernen 4 🎯 In dieser Reihe erfährst du, wie ein Computer mithilfe von Daten lernen kann. 1. Was ist in der Black Box drin? Wenn du mathematisch noch nicht so bewandert bist, darfst du die Formeln in diesem Kapitel ohne schlechtes Gewissen überfliegen.$1$$h$$0$$n_i$$x_h$$0$$1$$i$$0$$n_h$$\phi_i$$0$$1$$j$$1$$n_o$$\varphi_j$$y_j$$h$$i$$v_{hi}$$h$$j$$w_{ij}$$a = v_{02} \cdot 1 + v_{12} \cdot x_1 + v_{22} \c… text/html 2026-03-29T09:40:38+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/seltene_ereignisse?rev=1774777238&do=diff 🌪️ Umgang mit seltenen Ereignissen 🌪️ Stürme sind zum Glück relativ selten. Jedoch stellt ihre Seltenheit für die Vorhersage eine grosse Herausforderung dar. Wenn ein Sturmereignis im Mittel nur alle 100 Tage einmal auftritt, so liegt ein Verfahren, das nie Stürme vorhersagt, an 99 von 100 Tagen richtig. Trotzdem ist es unbrauchbar. $A$$B$$C$$D$$A$$A$$B$$C$$D$$HIT = \frac{A}{A + C} \cdot 100$$A + C$$FAR = \frac{B}{A + B} \cdot 100$$A + B$$500$$12$$5$$4$$4$$8$$1$$487$$HIT$$FAR$$HIT$$FAR$$HIT$$FA… text/html 2024-03-03T21:36:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/sigrun1?rev=1709501774&do=diff Diese Version existiert nicht mehr. Eine überarbeitete Variante ist auf 🤖 Künstliche Intelligenz bereitgestellt. Viel Spass :-) text/html 2025-09-05T11:45:19+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/smi?rev=1757072719&do=diff 🇨🇭 SMI-Vorhersage 🎯 In diesem Kapitel versuchst du den Swiss Market Index (SMI) vorauszusagen. 💡 Dieses Thema setzt Grundwissen bezüglich neuronaler Netze (siehe Künstliche Intelligenz für echte Fische) und Zeitreihenvorhersage (siehe 📈 Zeitreihenvorhersage) voraus. Der Swiss_Market_Index (SMI) ist der wichtigste Börsenindex der Schweiz, welcher die Kurse der bedeutendsten Schweizer Aktien wiederspiegelt. text/html 2026-04-24T15:39:27+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/soekia_gpt?rev=1777045167&do=diff 📝 Texte von KI schreiben lassen 🎯 Hier lernst du, nach welchen Grundprinzipien KI-Chatbots Texte erzeugen. ℹ️ Dieses Kapitel basiert auf einer Ausarbeitung von Schwaninger. 1. Textvorhersage 🪄 KI-Chatbots wie ChatGPT erzeugen Texte wie von Zauberhand. text/html 2025-08-27T09:38:19+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/timeseries1?rev=1756287499&do=diff Navigation: 📈 Teil 1 - 📈 Teil 2 📈 Zeitreihenvorhersage mit TensorFlow 1 🎯 In dieser Reihe erfährst du, wie du mit neuronalen Netzen Zeitreihen vorhersagen kannst und erhältst Einblicke in das Programmier-Framework „TensorFlow“. 💡 Dieses Thema setzt Grundwissen bezüglich neuronaler Netze voraus (dieses Grundwissen wird z.B. in $v$$v$$b$$|v - b|$$v$$b$$(v - b)^2$$v$$b$$v$$b$ text/html 2025-08-27T08:43:32+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/timeseries2?rev=1756284212&do=diff Navigation: 📈 Teil 1 - 📈 Teil 2 📈 Zeitreihenvorhersage mit TensorFlow 2 🎯 In dieser Reihe erfährst du, wie du mit neuronalen Netzen Zeitreihen vorhersagen kannst und erhältst Einblicke in das Programmierer-Framework „TensorFlow“. ↩️ Zurück zum ersten Teil. text/html 2025-09-05T11:34:04+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://exorciser.ch/p/ki/zeitreihe?rev=1757072044&do=diff 📈 Zeitreihenvorhersage 🎯 In diesem Kapitel erfährst du, wie du mit neuronalen Netzen Zeitreihen vorhersagen kannst. 💡 Dieses Thema setzt Grundwissen bezüglich neuronaler Netze voraus (dieses Grundwissen wird z.B. in Künstliche Intelligenz für echte Fische vermittelt). 1. Einfache Zeitreihenvorhersage $v$$v$$b$$|v - b|$$v$$b$$(v - b)^2$$v$$b$$v$$b$