Arbeitsheft Künstliche Intelligenz

Arbeitsheft: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)

Definition von KI:
1. Was bedeutet KI und wo wird sie eingesetzt?
2. Unterschied zwischen starker KI und schwacher KI.
Geschichte der KI:
1. Meilensteine in der Entwicklung der KI, z. B. Alan Turing und der Turing-Test.
2. Fortschritte in Machine Learning und Neuronalen Netzen.
Einstiegsaufgabe:
1. Zeichne eine Mindmap zu den Einsatzbereichen von KI, z. B. Sprachassistenten, Bildanalyse und Autonomes Fahren.

Grundlagen von Machine Learning:
1. Erkläre die Begriffe Training, Daten und Modelle.
2. Beispiel: Erkläre, wie ein KI-Modell Bilder von Katzen und Hunden unterscheidet.
Neuronale Netze:
1. Aufbau und Funktion von künstlichen Neuronen.
2. Übung: Beschrifte ein Diagramm eines Neuronalen Netzes mit den Begriffen Eingabeschicht, Verdeckte Schicht und Ausgabeschicht.
Aufgabe:
1. Finde Beispiele aus deinem Alltag, wo KI eingesetzt wird, und erkläre ihre Funktion.

KI im Alltag:
1. Beispiele: Sprachassistenten (z. B. Siri, Alexa), Empfehlungsalgorithmen (z. B. Netflix oder YouTube).
2. Aufgabe: Diskutiere, welche Vor- und Nachteile diese Anwendungen für Nutzer*innen haben.
KI in der Medizin:
1. Einsatzmöglichkeiten: Diagnoseverfahren, personalisiertes Medikamentendesign.
2. Aufgabe: Schreibe einen kurzen Text darüber, wie KI Menschen helfen kann.
KI in der Kunst:
1. Beispiel: Bilderstellung und Musikkomposition durch KI (z. B. DALL-E oder ChatGPT).
2. Kreativaufgabe: Entwickle eine Idee, wie KI für ein eigenes Kunstprojekt eingesetzt werden könnte.

Chancen und Risiken:
1. Diskutiere die positiven und negativen Auswirkungen von KI auf Gesellschaft und Wirtschaft.
2. Beispiele: Arbeitsmarktveränderungen, automatisierte Entscheidungen.
Bias in KI:
1. Was bedeutet Bias und wie entstehen Vorurteile in KI-Systemen?
2. Übung: Analysiere ein Beispiel, bei dem Bias in einer KI-Anwendung zu Problemen geführt hat.
Aufgabe:
1. Entwickle ein Regelwerk für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in deinem Alltag.

Ein einfacher KI-Algorithmus:
1. Einführung in ein No-Code-Tool zur Erstellung einer einfachen KI-Anwendung (z. B. Teachable Machine).
2. Übung: Trainiere eine eigene KI, die Bewegungen oder Objekte erkennt.
Simulationsspiel:
1. Rolle von KI-Entwickler*innen: Entwickle eine Strategie für eine ethische und effektive KI-Anwendung.
2. Aufgabe: Erstelle eine Präsentation über die von dir entwickelte KI und präsentiere sie in der Klasse.

Zukunftsvisionen:
1. Diskutiere, wie sich KI in den nächsten 20 Jahren entwickeln könnte.
2. Aufgabe: Schreibe eine kurze Geschichte, die beschreibt, wie KI dein Leben im Jahr 2045 verändert.
Berufsfelder im Bereich KI:
1. Welche Berufe gibt es in der KI-Entwicklung, Datenanalyse oder Ethikberatung?
2. Aufgabe: Recherchiere einen Beruf im Bereich KI und stelle ihn vor.

Abschlussquiz:
1. Teste dein Wissen über die wichtigsten Begriffe, Anwendungen und ethischen Fragen von KI.
Reflexion:
1. Was hat dir an diesem Thema am meisten gefallen? Was möchtest du noch lernen?

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