Künstliche Intelligenz - Einfache KI-Systeme verstehen und anwenden - M - Kompetenzraster Informatik 9


Einleitung

In diesem aiMOOC beschäftigen wir uns mit dem Verständnis und der Anwendung einfacher KI-Systeme, einschließlich der Nutzung von Werkzeugen und Plattformen für das maschinelle Lernen, um einfache Probleme zu lösen. Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren einen beispiellosen Aufschwung erlebt und findet Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen – von der Automatisierung in der Industrie über die Personalisierung im Marketing bis hin zur Unterstützung in der Medizin. Doch was genau versteht man unter KI und wie kann man sie nutzen, um praktische Probleme zu lösen? Dieser Kurs führt dich in die Grundlagen ein und zeigt dir, wie du mit einfachen KI-Tools eigene Projekte realisieren kannst.


Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bezeichnet den Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Computeralgorithmen beschäftigt, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Aufgaben umfassen unter anderem Spracherkennung, Lernen, Planung und Problemlösung.


Grundlagen des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das sich darauf konzentriert, Computern die Fähigkeit zu geben, aus Daten zu lernen und Entscheidungen mit minimaler menschlicher Intervention zu treffen. Es gibt drei Haupttypen des maschinellen Lernens:

  1. Überwachtes Lernen
  2. Unüberwachtes Lernen
  3. Verstärkungslernen

Jeder Typ hat seine spezifischen Anwendungsfälle und Herausforderungen, die wir im Laufe dieses Kurses näher betrachten werden.


Werkzeuge und Plattformen für das maschinelle Lernen

Für die Anwendung von KI und maschinellem Lernen stehen verschiedene Werkzeuge und Plattformen zur Verfügung. Einige der bekanntesten und benutzerfreundlichsten Tools sind:

  1. Google Colab
  2. TensorFlow
  3. scikit-learn

Diese Plattformen bieten umfangreiche Bibliotheken und Tools, die es auch Anfängern ermöglichen, eigene KI-Modelle zu entwickeln und zu trainieren.


Anwendungsfälle von KI

KI-Systeme finden in zahlreichen Bereichen Anwendung. Einige Beispiele dafür sind:

  1. Sprachassistenten
  2. Empfehlungssysteme
  3. Automatisierte Kundenbetreuung
  4. Bilderkennung

In den folgenden Abschnitten werden wir untersuchen, wie man einfache KI-Modelle aufbaut, um konkrete Probleme in einigen dieser Bereiche zu lösen.


Praktische Anleitung: Erstellung eines einfachen KI-Modells

In diesem Teil des Kurses lernst du, wie du ein einfaches KI-Modell erstellst. Wir werden ein Projekt durchführen, bei dem wir ein Modell für die Bilderkennung mit TensorFlow und Google Colab entwickeln. Du lernst, wie du Daten sammelst, das Modell trainierst und schließlich testest, um seine Genauigkeit zu bewerten.


Interaktive Aufgaben


Quiz: Teste Dein Wissen

Was ist maschinelles Lernen? (Eine KI-Technik, die Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen) (!Eine Form der künstlichen Intelligenz, die komplett ohne Daten auskommt) (!Ein Programm, das ausschließlich für die Erkennung von Sprache entwickelt wurde) (!Ein Tool zur Automatisierung von repetitiven Aufgaben ohne Lernkomponente)

Welcher ist kein Typ des maschinellen Lernens? (!Überwachtes Lernen) (!Unüberwachtes Lernen) (!Verstärkungslernen) (Ein deterministisches Programmieren)

Welche Plattform wird oft für KI-Projekte genutzt? (Google Colab) (!Microsoft Office) (!Adobe Photoshop) (!Mozilla Firefox)

Wofür kann KI nicht verwendet werden? (!Spracherkennung) (!Automatisierte Kundenbetreuung) (!Empfehlungssysteme) (Ersetzung menschlicher Emotionen)

Welches Tool eignet sich nicht für das maschinelle Lernen? (!TensorFlow) (!scikit-learn) (Ein einfacher Taschenrechner) (!Google Colab)





Memory

Überwachtes Lernen Lernen mit gelabelten Daten
Unüberwachtes Lernen Lernen ohne gelabelte Daten
Verstärkungslernen Lernen durch Belohnung
TensorFlow Bibliothek für maschinelles Lernen
Google Colab Cloud-basierte Programmierplattform





Kreuzworträtsel

Künstliche Was ist die Abkürzung KI für?
Lernen Was müssen Maschinen tun, um intelligente Entscheidungen zu treffen?
TensorFlow Welches Tool wird für maschinelles Lernen verwendet?
Daten Was benötigen KI-Systeme, um zu lernen und Entscheidungen zu treffen?
Colab Welche Plattform ermöglicht es, KI-Projekte in der Cloud zu entwickeln?
Belohnung Was ist ein Schlüsselelement des Verstärkungslernens?
Bilderkennung Ein Anwendungsfall von KI in der Praxis.
Emotionen Was kann KI (noch) nicht ersetzen?




LearningApps

Lückentext

Vervollständige den Text.

Künstliche Intelligenz bezeichnet den Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von

beschäftigt, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise

erfordern. Maschinelles Lernen ist ein

der KI, das darauf konzentriert, Computern die Fähigkeit zu geben, aus

zu lernen und Entscheidungen mit minimaler menschlicher Intervention zu treffen.


Offene Aufgaben

Leicht

  1. Erstelle ein kurzes Skript mit TensorFlow, das die Grundlagen des überwachten Lernens demonstriert.
  2. Nutze Google Colab, um ein kleines Projekt durchzuführen, bei dem du ein einfaches Modell zur Bilderkennung entwickelst.

Standard

  1. Untersuche, wie KI in der Automatisierten Kundenbetreuung angewendet wird, und erstelle eine Präsentation deiner Ergebnisse.
  2. Entwickle ein einfaches Empfehlungssystem mit Hilfe von maschinellem Lernen und dokumentiere den Prozess.

Schwer

  1. Entwirf ein Projekt, das maschinelles Lernen nutzt, um ein gesellschaftliches Problem zu lösen. Beschreibe deine Idee und den Ansatz zur Lösung.
  2. Analysiere die ethischen Aspekte der KI-Anwendung in verschiedenen Bereichen und erstelle eine Diskussionsgrundlage für eine Debatte in deiner Klasse.




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Lernkontrolle

  1. Erkläre den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Wie wirkt sich dieser Unterschied auf die Wahl der Daten und die Modellierung aus?
  2. Diskutiere die Rolle von Daten im maschinellen Lernen. Warum sind qualitativ hochwertige Daten entscheidend für den Erfolg eines KI-Modells?
  3. Überlege dir, wie KI in einem Bereich eingesetzt werden könnte, in dem sie bisher wenig genutzt wird. Beschreibe, wie KI dort einen Mehrwert schaffen könnte.
  4. Reflektiere über die potenziellen Risiken der KI-Anwendung. Welche Maßnahmen könnten ergriffen werden, um diese Risiken zu minimieren?
  5. Vergleiche die Vor- und Nachteile von Cloud-basierten KI-Plattformen wie Google Colab mit lokalen Entwicklungsumgebungen. Welche Aspekte sind für die Wahl der Plattform ausschlaggebend?



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