Programmierung und Entwicklung von KI-Systemen - Grundlegende Programmierfähigkeiten in Python und den Einsatz von KI-Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch - M - Kompetenzraster Künstliche Intelligenz im Studium
Programmierung und Entwicklung von KI-Systemen - Grundlegende Programmierfähigkeiten in Python und den Einsatz von KI-Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch - M - Kompetenzraster Künstliche Intelligenz im Studium
Grundlegende Programmierfähigkeiten in Python und den Einsatz von KI-Bibliotheken |
Grundlegende Programmierfähigkeiten in Python und den Einsatz von KI-Bibliotheken
In diesem Kurs werden wir die grundlegenden Programmierfähigkeiten in Python erforschen und lernen, wie man KI-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch einsetzt. Python ist eine der meistgenutzten Programmiersprachen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) aufgrund ihrer Einfachheit und Flexibilität. Die Bibliotheken TensorFlow und PyTorch bieten leistungsstarke Tools für das maschinelle Lernen und die Arbeit mit neuronalen Netzen. Wir werden uns auch darauf konzentrieren, wie man einfache KI-Modelle entwickelt und trainiert.
Was ist Python?
Python ist eine hochlevel Programmiersprache, die sich durch ihre einfache Syntax und Lesbarkeit auszeichnet. Sie wird in vielen Bereichen eingesetzt, von Webentwicklung bis hin zu wissenschaftlichem Rechnen und insbesondere in der Künstlichen Intelligenz.
Einführung in TensorFlow und PyTorch
TensorFlow, entwickelt von Google, und PyTorch, entwickelt von Facebook, sind zwei der führenden Bibliotheken für maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz. Sie bieten umfangreiche Werkzeuge und Ressourcen für Forschung und Entwicklung in diesen Bereichen.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Es umfasst eine Vielzahl von Techniken, einschließlich überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen.
Neuronale Netze
Neuronale Netze sind inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns und bilden die Grundlage vieler moderner KI-Systeme. Sie bestehen aus Schichten von Knoten, die miteinander verbunden sind und komplexe Muster in Daten erkennen können.
Entwicklung und Training von KI-Modellen
Die Entwicklung und das Training von KI-Modellen erfordern ein tiefes Verständnis der Daten, mit denen das Modell trainiert wird, sowie der Algorithmen und Techniken, die zum Lernen verwendet werden.
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Welche Programmiersprache wird am häufigsten im Bereich Künstliche Intelligenz verwendet? (Python) (!Java) (!C++) (!Ruby)
Was ist TensorFlow? (Eine Bibliothek für maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz) (!Ein Web-Framework für Python) (!Eine Programmiersprache) (!Ein Betriebssystem)
Welche Art von Lernen wird verwendet, wenn das Modell Belohnungen für richtige Vorhersagen erhält? (Verstärkendes Lernen) (!Überwachtes Lernen) (!Unüberwachtes Lernen) (!Semi-überwachtes Lernen)
Was beschreibt ein neuronales Netz? (Ein Modell, inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns) (!Eine Datenstruktur für schnellen Datenzugriff) (!Eine Programmiersprache) (!Ein Computernetzwerk)
Für welche dieser Aufgaben wird PyTorch häufig verwendet? (Entwicklung von KI-Modellen) (!Webentwicklung) (!Erstellung von Datenbanken) (!Desktop-Anwendungsentwicklung)
Memory
| Python | Programmiersprache |
| TensorFlow | KI-Bibliothek |
| PyTorch | KI-Bibliothek |
| Neuronales Netz | Modell |
| Maschinelles Lernen | Teilbereich der KI |
Kreuzworträtsel
| Python | Programmiersprache, die in der KI häufig verwendet wird |
| Tensorflow | Von Google entwickelte Bibliothek für maschinelles Lernen |
| Pytorch | Von Facebook entwickelte KI-Bibliothek |
| Neuron | Grundbaustein eines neuronalen Netzes |
| Lernen | Prozess, durch den KI-Modelle verbessert werden |
| Verstärkung | Art des Lernens, bei dem Modelle für gute Vorhersagen belohnt werden |
| Überwachung | Art des Lernens mit vorher bekannten Ausgabedaten |
| Unüberwacht | Art des Lernens ohne vorher bekannte Ausgabedaten |
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Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Entwickle ein kleines Python-Programm, das einfache mathematische Berechnungen durchführt.
- Recherchiere die Geschichte von Python und erstelle eine kurze Zusammenfassung.
- Vergleiche TensorFlow und PyTorch hinsichtlich ihrer Popularität und Einsatzbereiche.
Standard
- Implementiere ein einfaches neuronales Netz in Python mit TensorFlow oder PyTorch.
- Untersuche verschiedene Lernmethoden (überwacht, unüberwacht, verstärkend) und präsentiere deine Erkenntnisse.
- Erstelle ein Diagramm, das die Architektur eines einfachen neuronalen Netzes zeigt.
Schwer
- Entwickle ein KI-Modell in Python, das handgeschriebene Ziffern erkennen kann.
- Untersuche, wie neuronale Netze in der Bild- und Spracherkennung eingesetzt werden.
- Analysiere die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft und diskutiere ethische Überlegungen.
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Lernkontrolle
- Erkläre den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen und gib Beispiele für beide.
- Beschreibe, wie ein neuronales Netz trainiert wird und welche Faktoren die Genauigkeit beeinflussen können.
- Diskutiere die Vor- und Nachteile der Verwendung von KI-Bibliotheken gegenüber dem manuellen Programmieren von Algorithmen.
- Erkläre, wie KI-Modelle zur Lösung realer Probleme eingesetzt werden können, und nenne Beispiele.
- Untersuche die Rolle der Datenqualität beim Training von KI-Modellen und erkläre, warum sie wichtig ist.
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Children for a better world >> Förderung der AI Fair-Image Challenge
Für unsere deutschlandweite AI Fair-Image Challenge werden wir von CHILDREN JUGEND HILFT! gefördert. Alle Infos zur Challenge hier >>. Wenn auch Ihr Euch ehrenamtlich engagiert und noch finanzielle Unterstützung für Eurer Projekt braucht, dann stellt gerne einen Antrag bei JUGEND HILFT.
