Grundlagen von KI

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Grundlagen von KI Was ist KI? Maschinelles Lernen Neuronale Netze Deep Learning KI-Anwendungen

Einleitung

Willkommen zu diesem aiMOOC zum Thema Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (KI). Hier erfährst Du, wie KI funktioniert, welche Mechanismen dahinterstecken und welche Bedeutung sie für unsere Gesellschaft hat. Dieser Kurs ist für Einsteiger:innen geeignet und bietet interaktive Übungen, um Dein Wissen zu vertiefen.

Grundlagen von KI: Wie funktioniert KI?

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz bezeichnet Systeme, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Planung, Problemlösung, Spracherkennung und Bilderkennung. Die bekanntesten Technologien in der KI sind Maschinelles Lernen, Neuronale Netze und Deep Learning.

Kernkonzepte der KI

1. Daten: Daten sind die Grundlage jeder KI. Sie dienen als Rohmaterial für das Training von Algorithmen.
2. Algorithmen: Ein Algorithmus ist eine Folge von Anweisungen, die ein Computer befolgt, um ein Problem zu lösen.
3. Modell: Ein KI-Modell ist das Ergebnis des Trainings eines Algorithmus mit Daten. Es kann Vorhersagen oder Entscheidungen treffen.
4. Training und Testen: KI-Modelle lernen durch Training mit bekannten Daten und werden anschließend mit neuen Daten getestet.
5. Neuronale Netze: Diese ahmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach und sind besonders bei Deep Learning-Anwendungen wichtig.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das darauf abzielt, Maschinen zu befähigen, aus Daten zu lernen. ML unterscheidet sich in drei Hauptarten:

1. Überwachtes Lernen: Das System lernt anhand von Daten mit bekannten Ergebnissen.
2. Unüberwachtes Lernen: Hierbei erkennt das System Muster in Daten ohne vorgegebene Ergebnisse.
3. Bestärkendes Lernen: Das System lernt durch Belohnung und Bestrafung, wie bei einem Trial-and-Error-Prozess.

Anwendungsmöglichkeiten

KI wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter:

1. Spracherkennung (Siri, Alexa)
2. Bilderkennung (Gesichtserkennung in Smartphones)
3. Autonomes Fahren
4. Empfehlungssysteme (Netflix, Amazon)
5. Medizin (Diagnose und Behandlung von Krankheiten)

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was ist das Ziel von Bestärkendem Lernen?

1. Das Lösen von mathematischen Aufgaben
2. Das Nachahmen des menschlichen Gehirns
3. Das Finden der besten Strategie durch Belohnung
4. Das Identifizieren von Mustern

Was ist die Grundlage für das Training eines KI-Modells?

1. Neuronale Netze
2. Hardware
3. Daten
4. Algorithmen

Wie nennt man das Lernen ohne vorgegebene Ergebnisse?

1. Deep Learning
2. Bestärkendes Lernen
3. Überwachtes Lernen
4. Unüberwachtes Lernen

Welche Technologie treibt Deep Learning an?

1. Neuronale Netze
2. Unüberwachtes Lernen
3. Überwachtes Lernen
4. Datenbanken

Welche Art von KI wird bei Empfehlungssystemen verwendet?

1. Neuronale Netze
2. Hardware-Programmierung
3. Unüberwachtes Lernen
4. Maschinelles Lernen

Welche KI-Technologie ist besonders nützlich bei Bildern?

1. Spracherkennung
2. Bilderkennung
3. Bestärkendes Lernen
4. Unüberwachtes Lernen

Welche Aufgabe gehört nicht zu den Anwendungen von KI?

1. Spracherkennung
2. Autonomes Fahren
3. Gesichtserkennung
4. Einfache mathematische Berechnungen

Wie nennt man KI, die aus Daten und Ergebnissen lernt?

1. Unüberwachtes Lernen
2. Bestärkendes Lernen
3. Überwachtes Lernen
4. Deep Learning

Was beschreibt das Training eines Modells?

1. Die Implementierung von neuronalen Netzen
2. Die Entwicklung von Hardware für KI
3. Die Anpassung von Parametern basierend auf Daten
4. Die Erstellung von Algorithmen

Was simulieren neuronale Netze?

1. Algorithmen
2. Das menschliche Gehirn
3. Computerhardware
4. Big Data

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Memory

Bestärkendes LernenMustererkennung ohne VorgabenStruktur des menschlichen GehirnsGrundlage der KIDatenÜberwachtes LernenUnüberwachtes LernenLernen mit bekannten ErgebnissenNeuronale NetzeLernen durch Belohnung

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Eingabe

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Waagrecht →	Senkrecht ↓
2 Wie lernt ein KI-Modell? 3 Art des Lernens mit bekannten Ergebnissen 5 Struktur im Deep Learning 6 Grundlage für KI	1 Beispiel für Spracherkennung 4 Unüberwachtes Lernen erkennt diese

Lückentext

Vervollständige den Text.

Ein KI-Modell wird durch das Training mit erstellt. Das Maschinelle Lernen unterteilt sich in , und . Neuronale Netze simulieren das und werden vor allem im Bereich eingesetzt.

Offene Aufgaben

Leicht

1. KI in deinem Alltag: Beschreibe drei Beispiele, wo KI in Deinem Alltag vorkommt.
2. Definitionen: Erkläre in eigenen Worten die Begriffe Neuronale Netze und Maschinelles Lernen.
3. Anwendungsbereiche: Finde fünf Berufe, die durch KI beeinflusst werden.

Standard

1. Datengrundlage: Recherchiere, warum qualitativ hochwertige Daten für KI wichtig sind.
2. KI-Technologien: Vergleiche Überwachtes, Unüberwachtes und Bestärkendes Lernen anhand von Beispielen.
3. Zukunft der Arbeit: Schreibe eine kurze Analyse darüber, wie KI die Zukunft der Arbeit beeinflussen könnte.

Schwer

1. Ethik in der KI: Diskutiere, welche ethischen Fragen durch KI entstehen könnten.
2. Projekt: Entwickle eine Idee, wie KI im Schulalltag genutzt werden könnte.
3. Autonomes Fahren: Untersuche die Herausforderungen für KI in autonomen Fahrzeugen.

Lernkontrolle

1. Vergleiche: Was sind die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und traditionellen Algorithmen?
2. Beispiele: Analysiere ein aktuelles Beispiel für KI aus den Medien.
3. KI-Modell: Erläutere die Rolle von Training und Testen bei der Entwicklung eines KI-Modells.
4. Ethik: Diskutiere Vor- und Nachteile des Einsatzes von KI in der Medizin.
5. Technologievergleich: Vergleiche die Funktionsweise von KI mit der des menschlichen Gehirns.

OERs zum Thema

But what is a neural network? | Deep learning chapter 1

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Algorithms and Data Structures Tutorial - Full Course for Beginners

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