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🤖 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.
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Inhaltsverzeichnis
Grundlagen Data-Mining & neuronale Netze
ℹ️ Klassifikation von Daten mit Storytelling-Einstieg in die KI, inklusive Zusatzkapitel, das auch KI-Chatbots thematisiert
Funktionsapproximation als Bonuskapitel für Schnelle oder Interessierte
Repetitionskapitel, falls das Thema später einmal erneut aufgegriffen wird
Mittlerweile nutzt p5.js die Variable THRESHOLD selbst. Daher wird bei den Programmen eine Warnung ausgegeben (sie funktionieren aber trotzdem). Sobald die aktuellen Klassen mit dem Thema durch sind, ersetze ich THRESHOLD durch GRENZWERT und passe die Texte an.
Zusammen mit KI Lernen
Mit KI Lernprozesse unterstützen
ℹ️ Mit Besorgnis nehme ich wahr, dass viele Schülerinnen und Schüler KI-Chatbots zu ihrem Nachteil beim Lernen einsetzen. Die Ursache sehe ich vor allem in ihrer Haltung gegenüber dem Einsatz von KI-Chatbots. Daher habe ich dieses Kapitel zusammengestellt, das darauf eingeht, wie Lernen funktioniert und danach aufzeigt, wie Lernprozesse durch den Einsatz von KI-Chatbots unterstützt werden können. Über kritische Rückmeldungen würde ich mich freuen.
- Variante Gymnasium (9tes Schuljahr): 🧑 & 🤖 - Lernen mit KI
- Variante Sekundarschule (7tes Schuljahr): 🧑 & 🤖 - Lernen mit KI
Eine weitere Einheit ist zum (Auf-)wachsen mit KI geplant, dabei wird es darum gehen, welchen Einfluss generative KI auf das Erlernen des Umgangs mit Emotionen, Entscheidungfindung und anderen Menschen hat. Inspiration sind so weit: „Raising Humans in the Age of AI: A Practical Guide for Parents“ von Nate B. Jones1), die Think-Tank-Studie „A new direction for students in an AI world: prosper, prepare, protect“2) und das c't-Magazin Titelthema „Wie KI-Müll das Internet vergiftet“3).
Grundlagen maschinellen Lernens
ℹ️ Ein vertiefter Blick auf die Funkionsweise maschnellen Lernens in vier Teilen mit zunehmendem Mathematikgehalt
Einführung Zeitreihenvorhersage
ℹ️ Grundlegende Überlegungen zur Zeitreihenvorhersage
Zusatz zur Zeitreihenvorhersage
Einführung Zeitreihenvorhersage und TensorFlow
ℹ️ In diesen beiden Teilen werden wie in der „Einführung Zeitreihenvorhersage“ zuerst Grundlagen der Zeitreihenvorhersage vermittelt. Anders als in der „Einführung Zeitreihenvorhersage“ werden danach fortgeschrittene Parameter-Einstellungen in TensorFlow thematisiert.
Umgang mit seltenen Ereignissen
ℹ️ Dieses Kapitel thematisiert, wie gut seltene Ereignisse erkannt werden können und wie sich das beurteilen lässt.