Künstliche Intelligenz - Fortgeschrittene Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens und der KI kritisch analysieren und bewerten - E - Kompetenzraster Informatik 10



Künstliche Intelligenz - Fortgeschrittene Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens und der KI kritisch analysieren und bewerten - E - Kompetenzraster Informatik 10


Einleitung

In diesem aiMOOC beschäftigen wir uns mit fortgeschrittenen Konzepten und Algorithmen des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz (KI). Du wirst nicht nur lernen, diese Konzepte zu analysieren und kritisch zu bewerten, sondern auch, eigene einfache KI-Modelle zu entwickeln. Darüber hinaus widmen wir uns der Einschätzung der gesellschaftlichen, ethischen sowie wirtschaftlichen Auswirkungen von KI-Anwendungen.


Grundlagen


Einführung in maschinelles Lernen und KI

Maschinelles Lernen (ML) und KI sind Disziplinen der Informatik, die sich mit der Entwicklung von Algorithmen beschäftigen, welche es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Grundlegend für das Verständnis sind Konzepte wie überwachtes Lernen, nicht überwachtes Lernen, tiefes Lernen und Verstärkungslernen.


Fortgeschrittene Algorithmen

In diesem Abschnitt tauchen wir tiefer in die Materie ein und betrachten fortgeschrittene Algorithmen wie Neuronale Netze, Genetische Algorithmen, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines (SVMs).


Entwicklung eigener KI-Modelle

Die Entwicklung eigener KI-Modelle beginnt mit der Definition des Problems und der Auswahl der Daten. Wichtige Schritte sind das Daten-Vorverarbeiten, das Auswählen eines Algorithmus und das Trainieren des Modells.


Gesellschaftliche, ethische und wirtschaftliche Auswirkungen

Die Einführung von KI-Systemen in verschiedenen Bereichen hat weitreichende Folgen. Wir diskutieren Themen wie Arbeitsplatzveränderungen durch KI, Datenschutz und KI, ethische Herausforderungen bei der KI-Entwicklung und KI und Wirtschaftswachstum.


Interaktive Aufgaben


Quiz: Teste Dein Wissen

Was ist ein charakteristisches Merkmal von maschinellem Lernen? (Algorithmen können aus Daten lernen und sich anpassen.) (!Algorithmen folgen ausschließlich vorprogrammierten Anweisungen.) (!Algorithmen können keine Entscheidungen treffen.) (!Algorithmen benötigen menschliche Interaktion, um zu lernen.)

Welcher Algorithmus wird typischerweise für das Verstärkungslernen verwendet? (Q-Learning) (!Lineare Regression) (!K-Means-Clustering) (!Support Vector Machines)

Was beschreibt das tiefes Lernen? (Eine Klasse von ML-Algorithmen, die auf künstlichen neuronalen Netzen basieren.) (!Ein Algorithmus, der ausschließlich für Textanalyse verwendet wird.) (!Eine Methode, um ausschließlich Bilder zu klassifizieren.) (!Eine spezifische Art von Entscheidungsbaum-Algorithmen.)

Was ist eine Herausforderung bei der Entwicklung eigener KI-Modelle? (Überanpassung) (!Zu schnelles Lernen) (!Zu viele Datenpunkte) (!Zu einfache Algorithmen)

Welche Auswirkung kann die Einführung von KI-Systemen auf den Arbeitsmarkt haben? (Automatisierung bestimmter Arbeitsplätze) (!Schaffung unbegrenzter neuer Arbeitsplätze für alle) (!Keine signifikanten Veränderungen) (!Senkung der globalen Internetgeschwindigkeiten)





Memory

Überwachtes Lernen Trainieren von Modellen mit gelabelten Daten
Neuronale Netze Grundlage für tiefes Lernen
Genetische Algorithmen Inspiriert von der biologischen Evolution
Datenschutz bei KI Wichtiges ethisches Thema
KI in der Wirtschaft Potenzial für Effizienzsteigerung und Wachstum





Kreuzworträtsel

maschinelleslernen Was ist eine Technik, bei der Computer aus Daten lernen?
neuronalesnetz Welche Struktur ist von menschlichen Gehirnaktivitäten inspiriert?
datenschutz Welcher Aspekt ist bei der Implementierung von KI-Systemen kritisch?
genetischealgorithmen Welche Algorithmen simulieren den Prozess der natürlichen Selektion?
ethik Welcher Bereich wird durch die Entwicklung und Nutzung von KI besonders herausgefordert?




LearningApps

Lückentext

Vervollständige den Text.

Maschinelles Lernen ermöglicht es Algorithmen,

und

, ohne explizit programmiert zu sein. Eine besondere Form des maschinellen Lernens ist das

, welches auf

basiert.



Offene Aufgaben

Leicht

  1. Eigene Daten sammeln: Sammle Daten zu einem Thema deiner Wahl und bereite diese für ein einfaches KI-Modell vor.
  2. Analyse von KI-Auswirkungen: Recherchiere und diskutiere die potenziellen positiven und negativen Auswirkungen der KI auf einen Industriezweig deiner Wahl.
  3. Ethische Überlegungen: Identifiziere ethische Fragen, die bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen entstehen können.

Standard

  1. Entwicklung eines einfachen ML-Modells: Entwickle ein einfaches Modell des maschinellen Lernens mit einer Online-Plattform wie Google Colab.
  2. Interview mit einem KI-Experten: Führe ein Interview mit einem Experten im Bereich KI und erfahre mehr über die Herausforderungen und Chancen in diesem Feld.
  3. Analyse der KI-Gesetzgebung: Untersuche, wie verschiedene Länder KI und deren Einsatz gesetzlich regeln.

Schwer

  1. Entwicklung eines neuronalen Netzes: Entwickele ein einfaches neuronales Netzwerk, um eine spezifische Aufgabe zu lösen.
  2. KI und soziale Gerechtigkeit: Erstelle einen Bericht darüber, wie KI-Technologien soziale Gerechtigkeitsfragen beeinflussen können.
  3. Innovative KI-Anwendung: Entwickle eine innovative KI-Anwendungsidee und skizziere einen Umsetzungsplan.




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Lernkontrolle

  1. Verständnis von Algorithmen: Beschreibe, wie ein bestimmter Algorithmus funktioniert und welche Probleme er lösen kann.
  2. Kritische Analyse eines KI-Modells: Analysiere kritisch ein bestehendes KI-Modell und diskutiere seine Stärken und Schwächen.
  3. Auswirkungen auf die Gesellschaft: Diskutiere, wie die Implementierung einer spezifischen KI-Technologie die Gesellschaft positiv oder negativ beeinflussen könnte.
  4. Entwicklung ethischer Richtlinien: Entwickle ethische Richtlinien für den Einsatz von KI in einem bestimmten Bereich.
  5. Bewertung der Wirtschaftlichkeit von KI: Bewerte die wirtschaftlichen Auswirkungen der Einführung von KI-Technologien in einem Unternehmen.



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