Arbeitsheft Künstliche Intelligenz

Arbeitsheft: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)

Klappentext

Willkommen in der faszinierenden Welt der Künstlichen Intelligenz (KI)! Dieses Arbeitsheft bietet eine umfassende und praxisorientierte Einführung in ein Thema, das unsere Gegenwart und Zukunft prägen wird. Von den Grundlagen des Machine Learning über die spannende Anwendung von Neuronalen Netzen bis hin zu den ethischen Fragestellungen und kreativen Möglichkeiten durch KI – dieses Heft deckt alle wichtigen Aspekte ab.

1. Besonderes Augenmerk liegt auf der Verbindung von Theorie und Praxis. Mit interaktiven Übungen, Fallbeispielen und kreativen Aufgaben werden komplexe Themen anschaulich und greifbar gemacht. Die Integration aktueller Entwicklungen aus Deutschland und insbesondere aus Baden-Württemberg, wie der Bildungsreform zur Stärkung der digitalen Kompetenzen, zeigt die Relevanz dieses Themas für Schulen und Bildungseinrichtungen.
2. Ergänzend dazu stehen auf den Plattformen aiMOOC.org und MOOCit.de interaktive aiMOOCs zur Verfügung. Diese bieten Schüler*innen praxisnahe und spielerische Lernkurse zu allen Themen rund um KI. Lehrkräfte können sich in kompakten "Fortbildungssnacks" schnell und effektiv weiterbilden.
3. Ob für Schüler*innen, Lehrer*innen oder Interessierte – dieses Arbeitsheft ist ein unverzichtbarer Begleiter, um die Chancen und Herausforderungen von KI zu verstehen und aktiv mitzugestalten. Werden Sie Teil der technologischen Revolution und entdecken Sie, wie Künstliche Intelligenz unser Leben bereichern kann.

Lernkurs: Klasse 5 bis Studium in drei Niveaustufen

KI in Lerngruppe 5 und 6

Grundlagen von KI

1. Niveau 1: Schreibe eine einfache Definition von Künstliche Intelligenz.
   1. Aufgabe 1: Nenne ein Beispiel aus dem Alltag, z. B. Sprachassistenten.
   2. Aufgabe 2: Zeichne ein Symbol, das Künstliche Intelligenz in deinem Alltag repräsentiert, und erkläre, warum du es gewählt hast.
   3. Definition Künstliche Intelligenz
   4. Künstliche Intelligenz
   5. Sprachassistenten
2. Niveau 2: Ergänze deine Definition mit einer Erklärung, wie KI funktioniert.
   1. Aufgabe 1: Finde zwei weitere Beispiele für den Einsatz von KI im Alltag.
   2. Aufgabe 2: Erstelle eine Tabelle, die zeigt, wie KI in deinem Lieblingsgerät (z. B. Smartphone) verwendet wird.
   3. Funktionsweise Künstliche Intelligenz
   4. Beispiele KI Anwendungen
3. Niveau 3: Diskutiere, welche Aufgaben Menschen durch KI erleichtert werden und welche Herausforderungen es gibt.
   1. Aufgabe 1: Formuliere drei Argumente für und gegen den Einsatz von KI in deinem Alltag.
   2. Aufgabe 2: Entwickle eine kurze Geschichte, in der du beschreibst, wie dein Alltag ohne KI aussehen würde.
   3. Herausforderungen KI
   4. Chancen und Risiken Künstliche Intelligenz

Einsatzbereiche von KI

1. Niveau 1: Zeichne eine Mindmap mit drei Einsatzbereichen, z. B. Sprachassistenten, Empfehlungssysteme, Navigation.
   1. Aufgabe 1: Ergänze die Mindmap um Beispiele, die du selbst recherchierst.
   2. Aufgabe 2: Male die Mindmap aus und verwende verschiedene Farben, um Vorteile und Herausforderungen zu markieren.
   3. Einsatzbereiche Künstliche Intelligenz
   4. Empfehlungssysteme
   5. Navigation durch KI
2. Niveau 2: Schreibe eine kurze Stellungnahme zu den ethischen Herausforderungen eines dieser Einsatzbereiche.
   1. Aufgabe 1: Recherchiere eine wahre Geschichte, in der KI ein ethisches Problem verursacht hat.
   2. Aufgabe 2: Vorschlag für die Verbesserung eines dieser Einsatzbereiche.
   3. Ethische Herausforderungen Künstliche Intelligenz
3. Niveau 3: Entwickle ein Konzept, wie ein neuer Einsatzbereich für KI in deinem Alltag nützlich sein könnte.
   1. Aufgabe 1: Erstelle ein Poster, das deine Idee beschreibt.
   2. Aufgabe 2: Halte einen Vortrag in deiner Klasse, um deine Idee zu präsentieren.

KI in Lerngruppe 7 und 8

Geschichte der KI

1. Niveau 1: Erstelle eine Zeitleiste mit den wichtigsten Meilensteinen, z. B. Alan Turing und Neuronale Netze.
   1. Aufgabe 1: Ergänze die Zeitleiste mit Bildern oder Symbolen.
   2. Aufgabe 2: Wähle einen Meilenstein aus und beschreibe ihn ausführlicher.
   3. Geschichte Künstliche Intelligenz
2. Niveau 2: Ergänze die Zeitleiste mit einer kurzen Beschreibung der Entwicklungen.
   1. Aufgabe 1: Füge Informationen hinzu, wie die KI in verschiedenen Jahrzehnten wahrgenommen wurde.
   2. Aufgabe 2: Schreibe eine kurze Geschichte darüber, wie KI in den nächsten 50 Jahren aussehen könnte.
3. Niveau 3: Schreibe einen Bericht über einen Meilenstein, der dich besonders interessiert.
   1. Aufgabe 1: Diskutiere in Gruppen, warum dein ausgewählter Meilenstein wichtig ist.
   2. Aufgabe 2: Verfasse einen Blogbeitrag zu deinem Meilenstein.

KI in Lerngruppe 9 und 10

Neuronale Netze

1. Niveau 1: Zeichne ein einfaches Diagramm eines neuronalen Netzes.
   1. Aufgabe 1: Beschrifte die Teile wie Eingabeschicht, Verdeckte Schicht, Ausgabeschicht.
   2. Aufgabe 2: Finde einen Anwendungsfall von Neuronalen Netzen und erkläre ihn.
   3. Eingabeschicht
   4. Verdeckte Schicht
   5. Ausgabeschicht

KI in Lerngruppe 11 bis 13

KI und Datenanalyse

1. Niveau 1: Beschreibe, wie Daten in Machine Learning verwendet werden.
   1. Aufgabe 1: Erkläre in eigenen Worten, warum Daten für KI-Modelle wichtig sind.
   2. Aufgabe 2: Gib drei Beispiele für Datensätze, die zur Entwicklung von KI-Systemen verwendet werden könnten.
   3. Aufgabe 3: Recherchiere, wie persönliche Daten in deinem Alltag gesammelt werden (z. B. durch Apps oder Webseiten).
   4. Datenanalyse Grundlagen
2. Niveau 2: Erkläre den Unterschied zwischen überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen.
   1. Aufgabe 1: Erstelle eine Tabelle, die die Merkmale von überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen vergleicht.
   2. Aufgabe 2: Finde ein reales Beispiel für jedes Lernverfahren und erkläre, wie es funktioniert.
   3. Aufgabe 3: Diskutiere, welche Art von Lernen besser für die Analyse von Bildern geeignet ist.
   4. Überwachtes Lernen
   5. Unüberwachtes Lernen
3. Niveau 3: Diskutiere die ethischen Herausforderungen bei der Nutzung großer Datensätze für KI.
   1. Aufgabe 1: Recherchiere einen Fall, in dem Datenschutzprobleme bei der KI-Entwicklung auftraten, und präsentiere deine Ergebnisse.
   2. Aufgabe 2: Schreibe einen Aufsatz, in dem du eine Strategie für die ethische Nutzung großer Datensätze vorschlägst.
   3. Aufgabe 3: Diskutiere in einer Gruppe, ob KI-basierte Datensammlung in sozialen Medien stärker reguliert werden sollte.
   4. Ethische Herausforderungen Datenanalyse

KI in der Wirtschaft

1. Niveau 1: Liste drei Bereiche auf, in denen KI in der Wirtschaft eingesetzt wird, z. B. Logistik oder Finanzwesen.
   1. Aufgabe 1: Recherchiere, wie KI in einem dieser Bereiche genutzt wird.
   2. Aufgabe 2: Schreibe eine kurze Zusammenfassung, wie KI die Produktivität in einem Unternehmen steigern kann.
   3. Einsatzbereiche KI Wirtschaft
2. Niveau 2: Analysiere die Vorteile und Risiken des KI-Einsatzes in einem Bereich, z. B. Personalisierte Werbung.
   1. Aufgabe 1: Erstelle ein Diagramm, das Chancen und Risiken des KI-Einsatzes in der Werbung gegenüberstellt.
   2. Aufgabe 2: Diskutiere, wie sich der Einsatz von KI auf Verbraucher auswirken kann.
   3. Aufgabe 3: Entwickle ein Szenario, in dem KI in der Logistik zu effizienteren Lieferketten führt.
   4. KI in der personalisierten Werbung
3. Niveau 3: Entwickle eine Idee, wie KI in einem neuen Wirtschaftsbereich eingesetzt werden könnte.
   1. Aufgabe 1: Schreibe ein Konzeptpapier, das deine Idee beschreibt.
   2. Aufgabe 2: Halte einen Vortrag über dein Konzept in der Klasse.
   3. Aufgabe 3: Diskutiere, welche ethischen Herausforderungen bei deiner Idee auftreten könnten und wie sie gelöst werden können.

KI und Gesellschaft

1. Niveau 1: Beschreibe, wie KI soziale Interaktionen verändert, z. B. durch Chatbots oder soziale Medien.
   1. Aufgabe 1: Finde Beispiele, wie KI in sozialen Netzwerken eingesetzt wird, und beschreibe deren Funktion.
   2. Aufgabe 2: Erstelle eine Infografik, die zeigt, wie KI die Kommunikation erleichtert.
   3. KI in sozialen Medien
2. Niveau 2: Diskutiere in einer Gruppe, wie KI gesellschaftliche Ungleichheiten verstärken oder abbauen kann.
   1. Aufgabe 1: Erstelle eine Pro- und Kontra-Liste zu einem spezifischen KI-Anwendungsfall.
   2. Aufgabe 2: Schreibe eine Zusammenfassung der Gruppendiskussion.
   3. Aufgabe 3: Entwickle einen Vorschlag, wie KI gezielt zur Förderung von Gleichberechtigung eingesetzt werden könnte.
   4. KI und soziale Gerechtigkeit
3. Niveau 3: Schreibe eine argumentative Stellungnahme zu einem kontroversen KI-Thema, z. B. Gesichtserkennung oder automatisierte Entscheidungen.
   1. Aufgabe 1: Führe eine Umfrage in deiner Klasse durch, um Meinungen zu deinem Thema zu sammeln.
   2. Aufgabe 2: Nutze aktuelle Studien oder Berichte, um deine Argumentation zu untermauern.
   3. Aufgabe 3: Diskutiere, welche Rolle staatliche Regulierung bei kontroversen KI-Themen spielen sollte.
   4. Kontroverse KI-Technologien

KI in der Forschung

1. Niveau 1: Beschreibe ein Forschungsgebiet, in dem KI verwendet wird, z. B. Astronomie oder Biologie.
   1. Aufgabe 1: Gib ein Beispiel für eine Entdeckung, die durch KI ermöglicht wurde.
   2. Aufgabe 2: Zeichne ein Diagramm, das zeigt, wie KI den Forschungsprozess unterstützt.
   3. KI in der Astronomie
2. Niveau 2: Analysiere, wie KI den Forschungsprozess verändert hat.
   1. Aufgabe 1: Schreibe eine Zusammenfassung zu einem aktuellen Forschungsprojekt, das KI einsetzt.
   2. Aufgabe 2: Diskutiere, ob KI in der Forschung Menschen ersetzen könnte.
   3. Aufgabe 3: Erstelle eine Liste von Berufen, die durch KI-basierte Forschung entstanden sind.
   4. KI in der Forschung
3. Niveau 3: Entwickle eine Idee, wie KI in der Forschung noch besser genutzt werden könnte.
   1. Aufgabe 1: Schreibe ein Konzeptpapier für eine innovative Forschungsanwendung.
   2. Aufgabe 2: Halte eine Präsentation über dein Konzept vor der Klasse.
   3. Aufgabe 3: Erstelle eine Liste von Risiken, die mit deiner Idee verbunden sein könnten, und schlage Lösungen vor.

KI für Studium und Forschung

KI-Architekturen

1. Niveau 1: Beschreibe die Grundstruktur eines Deep Learning-Modells.
   1. Aufgabe 1: Zeichne ein Diagramm eines Neuronalen Netzes und beschrifte die Eingabeschicht, Verdeckte Schicht und Ausgabeschicht.
   2. Aufgabe 2: Finde ein Beispiel für ein einfaches KI-Modell und erkläre, wie es funktioniert.
   3. Aufgabe 3: Recherchiere, wie Deep Learning in einem Bereich deiner Wahl eingesetzt wird, z. B. Spracherkennung oder Bildanalyse.
   4. Deep Learning Grundlagen
2. Niveau 2: Erkläre, wie Transformer-Architekturen wie GPT funktionieren.
   1. Aufgabe 1: Beschreibe die Unterschiede zwischen traditionellen neuronalen Netzen und Transformer-Modellen.
   2. Aufgabe 2: Analysiere ein reales Beispiel, in dem GPT für Textgenerierung verwendet wurde.
   3. Aufgabe 3: Erstelle eine Infografik, die die Funktionsweise von Transformer-Modellen visuell darstellt.
   4. Transformer Modelle
3. Niveau 3: Diskutiere die Grenzen aktueller KI-Modelle und mögliche Lösungsansätze.
   1. Aufgabe 1: Entwickle eine Hypothese, wie die Effizienz von Transformer-Architekturen verbessert werden könnte.
   2. Aufgabe 2: Schreibe eine wissenschaftliche Abhandlung über die Herausforderungen der Skalierbarkeit von KI-Modellen.
   3. Aufgabe 3: Halte eine Präsentation über zukünftige Entwicklungen in der KI-Architektur.
   4. Herausforderungen moderner KI-Systeme

KI-Ethik im Studium

1. Niveau 1: Liste drei ethische Prinzipien auf, die bei der Entwicklung von KI berücksichtigt werden sollten.
   1. Aufgabe 1: Erstelle ein Poster, das die wichtigsten ethischen Prinzipien in der KI-Entwicklung zeigt.
   2. Aufgabe 2: Schreibe eine kurze Beschreibung, wie ein ethisches Prinzip in der Praxis angewendet werden kann.
   3. Aufgabe 3: Diskutiere in einer Gruppe, warum Bias in KI-Systemen vermieden werden muss.
   4. Ethische Prinzipien KI
2. Niveau 2: Diskutiere anhand eines Beispiels, wie diese Prinzipien in der Praxis umgesetzt werden können.
   1. Aufgabe 1: Recherchiere ein konkretes KI-Projekt und analysiere, wie ethische Aspekte berücksichtigt wurden.
   2. Aufgabe 2: Schreibe einen Essay über ein erfolgreiches oder gescheitertes Beispiel der KI-Ethik.
   3. Aufgabe 3: Entwickle ein Regelwerk für die ethische KI-Entwicklung in einem spezifischen Bereich, z. B. Medizin oder soziale Medien.
   4. Bias in Künstlicher Intelligenz
3. Niveau 3: Entwickle eine eigene Leitlinie für ethische KI-Entwicklung.
   1. Aufgabe 1: Formuliere mindestens fünf Regeln für eine ethische KI-Entwicklung.
   2. Aufgabe 2: Halte eine Präsentation über deine Leitlinie und diskutiere sie mit Kommiliton*innen.
   3. Aufgabe 3: Vergleiche deine Leitlinie mit bestehenden Regelwerken wie den Ethikrichtlinien der EU für KI.
   4. Ethikrichtlinien für KI

KI-Forschung und Innovation

1. Niveau 1: Beschreibe ein aktuelles Forschungsprojekt, das KI einsetzt.
   1. Aufgabe 1: Wähle ein Forschungsgebiet wie Medizin, Astronomie oder Klimaforschung und erkläre, wie KI dabei verwendet wird.
   2. Aufgabe 2: Erstelle eine Liste der Vorteile, die KI in diesem Bereich bietet.
   3. Aufgabe 3: Zeichne ein Diagramm, das den Forschungsprozess mit und ohne KI vergleicht.
   4. KI in der Klimaforschung
2. Niveau 2: Analysiere, wie KI den Forschungsprozess verändert hat.
   1. Aufgabe 1: Schreibe einen wissenschaftlichen Bericht über die Auswirkungen von KI auf ein bestimmtes Forschungsfeld.
   2. Aufgabe 2: Diskutiere, ob KI den menschlichen Forscher ersetzen kann oder nur unterstützt.
   3. Aufgabe 3: Entwickle eine Infografik, die die Schritte eines KI-gestützten Forschungsprojekts zeigt.
   4. KI in der Astronomie
3. Niveau 3: Entwickle ein Konzept für ein eigenes Forschungsprojekt, das KI nutzt.
   1. Aufgabe 1: Schreibe ein Exposé, in dem du dein Projekt beschreibst, und begründe, warum KI darin eine zentrale Rolle spielt.
   2. Aufgabe 2: Halte einen Vortrag über dein Forschungsprojekt und beantworte Fragen von Kommiliton*innen.
   3. Aufgabe 3: Diskutiere in einer Gruppe, welche Herausforderungen und Risiken bei deinem Projekt auftreten könnten und wie diese gelöst werden können.
   4. Innovationen durch KI

Abschlussaufgaben für Studium

1. Interaktive Übung: Melde dich auf aiMOOC.org an und bearbeite den Kurs "KI in der Forschung".
2. Projektarbeit: Entwickle ein eigenes KI-Modell oder Konzeptpapier für ein KI-gestütztes Produkt und stelle es vor.
3. Quiz: Teste dein Wissen zu KI-Architekturen, KI-Ethik und KI in der Forschung auf MOOCit.de.

Arbeitsheft Künstliche Intelligenz

Themen für Lehrerfortbildungen im Bereich Digitalisierung von A bis Z aiMOOCs Apps im Unterricht: Erkundung verschiedener Bildungs-Apps zur Förderung interaktiven Lernens, deren Integration in den Unterricht und Bewertung ihrer Effektivität. Blended Learning: Vermittlung von Konzepten und Strategien zur Kombination von Präsenzunterricht mit Online-Lernmethoden zur Steigerung der Flexibilität und Effizienz des Lernprozesses. Cloud-Technologien im Bildungsbereich: Einführung in Cloud-basierte Tools und Dienste zur Erleichterung des kollaborativen Lernens, des Austauschs von Ressourcen und der Speicherung von Unterrichtsmaterialien. Digitale Medienkompetenz: Schulung zur kritischen Bewertung und sinnvollen Nutzung digitaler Medien im Unterricht, inklusive Urheberrecht und Datenschutz. E-Learning-Plattformen: Überblick über verschiedene Plattformen und deren Einsatzmöglichkeiten für den Fernunterricht, inklusive der Gestaltung von Online-Kursen. Flipped Classroom: Methodik zur Umkehrung des traditionellen Lernmodells, bei dem Schüler zuhause Lerninhalte erarbeiten und die Schulzeit für vertiefende Übungen nutzen. Gamification im Bildungskontext: Einsatz von Spielelementen im Bildungsbereich zur Motivationssteigerung und Verbesserung der Lernergebnisse. Hacking & Datenschutz im Schulalltag: Sensibilisierung für Cybersicherheit und Datenschutz im Schulalltag, inklusive präventiver Maßnahmen und Handlungsstrategien bei Datenschutzverletzungen. Interaktive Whiteboards: Praktische Anleitung zur Nutzung interaktiver Whiteboards zur Gestaltung dynamischer und interaktiver Unterrichtseinheiten. Jugendschutz und Medienkompetenz: Strategien zur Förderung eines sicheren Umgangs mit digitalen Medien unter Berücksichtigung des Jugendschutzes. Künstliche Intelligenz in der Bildung: Einführung in die Grundlagen der KI und deren Anwendungsmöglichkeiten im Bildungsbereich, wie personalisiertes Lernen und automatisierte Bewertungssysteme. Lernmanagementsysteme (LMS): Schulung im Umgang mit LMS zur Verwaltung von Kursinhalten, Kommunikation mit Schülern und Tracking von Lernerfolgen. Mobiles Lernen: Nutzung mobiler Technologien zur Unterstützung des Lernens außerhalb des Klassenzimmers und zur Förderung des selbstgesteuerten Lernens. Neue Technologien im Unterricht: Überblick über aktuelle technologische Entwicklungen und deren Potenzial für den Bildungsbereich. Online-Assessment-Tools: Bewertung digitaler Tools zur Leistungsmessung und Feedbackgebung, um den Lernfortschritt effektiv zu überwachen. Programmieren lernen für Lehrkräfte: Grundlagen der Programmierung und deren Integration in den MINT-Unterricht zur Förderung von logischem Denken und Problemlösungsfähigkeiten. Qualitätssicherung digitaler Bildungsangebote: Kriterien und Methoden zur Sicherung der Qualität digitaler Lehr- und Lernmaterialien. Remote Teaching: Effektive Strategien und Tools für den Fernunterricht, um Schüler auch außerhalb der Schule erfolgreich zu unterrichten und zu betreuen. Soziale Medien im Bildungskontext: Pädagogisch sinnvoller Einsatz sozialer Medien zur Förderung von Kommunikation, Kollaboration und gemeinschaftlichem Lernen. Tablet-Klassen: Konzepte und Praxisbeispiele für den Einsatz von Tablets im Unterricht, inklusive App-Empfehlungen und Gestaltung von Lernszenarien. Urheberrecht und Schule: Informationen zum Urheberrecht im Bildungskontext, einschließlich der Nutzung urheberrechtlich geschützter Materialien im Unterricht und Erstellung eigener Inhalte. Virtual Reality im Unterricht: Einsatz von VR-Technologien zur Schaffung immersiver Lernerfahrungen in verschiedenen Fachbereichen und zur Förderung des explorativen Lernens. Web 2.0 Tools: Einführung in Web 2.0-Anwendungen zur Unterstützung kollaborativer Projekte, Blogs, Wikis und sozialer Netzwerke im Bildungsbereich. X-API (Experience API) für Lernumgebungen: Verständnis der X-API-Technologie zur Erfassung und Analyse von Lernaktivitäten und -erfahrungen über verschiedene Plattformen hinweg. YouTube im Bildungskontext: Leitfaden zur Nutzung von YouTube als Ressource für Bildungsinhalte, inklusive der Erstellung eigener Lehrvideos und des Einsatzes im Unterricht. Zukunft der Bildung: Diskussion über Trends und Innovationen in der Bildungstechnologie, inklusive der Auswirkungen auf Lehrmethoden und Lernumgebungen.

Input

In diesem aiMOOC dreht sich alles um künstliche Intelligenz (AI) und ihre vielfältigen Anwendungen. Du wirst die Grundprinzipien der AI verstehen, verschiedene AI-Modelle kennenlernen und erfahren, wie AI in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und mehr eingesetzt wird.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (AI) bezeichnet die Simulation von menschlicher Intelligenz in Maschinen. Diese Maschinen sind programmiert, um zu denken wie Menschen und Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Spracherkennung, und Mustererkennung.

Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Die Geschichte der KI reicht zurück bis in die Mitte des 20. Jahrhunderts. Der Begriff "Künstliche Intelligenz" wurde erstmals 1956 auf der Dartmouth-Konferenz geprägt. Seitdem hat sich das Feld enorm weiterentwickelt, mit bedeutenden Meilensteinen wie der Entwicklung von Deep Learning-Technologien und der Schach-KI.

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz findet in vielen Bereichen Anwendung, von der Automatisierung in der Fertigung bis hin zur Datenanalyse in der Finanzwelt. Im Gesundheitswesen hilft AI bei der Diagnose von Krankheiten und im Einzelhandel bei der Personalisierung des Kundenerlebnisses.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz? (Die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen.) (!Ein Zweig der Robotik, der sich ausschließlich mit physischen Robotern beschäftigt.) (!Eine Wissenschaft, die sich nur mit der Entwicklung von Computerspielen befasst.) (!Ein Bereich der Psychologie, der menschliches Verhalten analysiert.)

In welchem Jahr wurde der Begriff "Künstliche Intelligenz" erstmals verwendet? (1956) (!1972) (!1984) (!2001)

Welcher Bereich gehört nicht zu den Anwendungen der Künstlichen Intelligenz? (Astronomie) (!Datenanalyse) (!Spracherkennung) (!Automatisierung)

Memory

Deep Learning	Ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz
Dartmouth-Konferenz	Ursprung des Begriffs Künstliche Intelligenz
Automatisierung	Anwendung von KI in der Fertigung
Mustererkennung	Fähigkeit der KI, Muster in Daten zu erkennen

…

Kreuzworträtsel

Lernen	Ein zentraler Prozess der Künstlichen Intelligenz
Roboter	Eine Anwendung der Künstlichen Intelligenz
Daten	Grundlage für das Training von KI-Systemen

Lückentext

Vervollständige den Text.

Künstliche Intelligenz ist die menschlicher Intelligenz in Maschinen. Der Begriff wurde erstmals verwendet. Ein wichtiger Bereich der KI ist .

Offene Aufgaben

Leicht

1. Erstelle ein Diagramm: Zeichne ein Diagramm, das die verschiedenen Arten der Künstlichen Intelligenz darstellt.
2. Recherchiere aktuelle KI-Anwendungen: Suche nach aktuellen Beispielen für KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen.

Standard

1. Entwickle eine kleine KI-Anwendung: Nutze Online-Tools, um eine einfache KI-Anwendung zu erstellen.
2. Interview mit einem KI-Experten: Führe ein Interview mit einer Person, die im Bereich KI arbeitet.

Schwer

1. Analyse von KI-Ethik: Schreibe einen Aufsatz über ethische Überlegungen im Zusammenhang mit KI.
2. KI-Projektplanung: Entwickle einen detaillierten Plan für ein KI-Projekt.

Mündliche Prüfung

1. Diskutiere die Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze: Diskutiere, wie KI Arbeitsplätze verändern könnte.
2. Erkläre den Unterschied zwischen KI und menschlicher Intelligenz: Erläutere die Unterschiede und Gemeinsamkeiten.

Links

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