Grundlagen von KI

Einleitung

Willkommen zu diesem aiMOOC zum Thema Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (KI). Hier erfährst Du, wie KI funktioniert, welche Mechanismen dahinterstecken und welche Bedeutung sie für unsere Gesellschaft hat. Dieser Kurs ist für Einsteiger:innen geeignet und bietet interaktive Übungen, um Dein Wissen zu vertiefen.

Grundlagen von KI: Wie funktioniert KI?

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz bezeichnet Systeme, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Planung, Problemlösung, Spracherkennung und Bilderkennung. Die bekanntesten Technologien in der KI sind Maschinelles Lernen, Neuronale Netze und Deep Learning.

Kernkonzepte der KI

Daten: Daten sind die Grundlage jeder KI. Sie dienen als Rohmaterial für das Training von Algorithmen.
Algorithmen: Ein Algorithmus ist eine Folge von Anweisungen, die ein Computer befolgt, um ein Problem zu lösen.
Modell: Ein KI-Modell ist das Ergebnis des Trainings eines Algorithmus mit Daten. Es kann Vorhersagen oder Entscheidungen treffen.
Training und Testen: KI-Modelle lernen durch Training mit bekannten Daten und werden anschließend mit neuen Daten getestet.
Neuronale Netze: Diese ahmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach und sind besonders bei Deep Learning-Anwendungen wichtig.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das darauf abzielt, Maschinen zu befähigen, aus Daten zu lernen. ML unterscheidet sich in drei Hauptarten:

Überwachtes Lernen: Das System lernt anhand von Daten mit bekannten Ergebnissen.
Unüberwachtes Lernen: Hierbei erkennt das System Muster in Daten ohne vorgegebene Ergebnisse.
Bestärkendes Lernen: Das System lernt durch Belohnung und Bestrafung, wie bei einem Trial-and-Error-Prozess.

Anwendungsmöglichkeiten

KI wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter:

Spracherkennung (Siri, Alexa)
Bilderkennung (Gesichtserkennung in Smartphones)
Autonomes Fahren
Empfehlungssysteme (Netflix, Amazon)
Medizin (Diagnose und Behandlung von Krankheiten)

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was ist die Grundlage für das Training eines KI-Modells? (Daten) (!Algorithmen) (!Hardware) (!Neuronale Netze)

Welche Aufgabe gehört nicht zu den Anwendungen von KI? (Einfache mathematische Berechnungen) (!Spracherkennung) (!Gesichtserkennung) (!Autonomes Fahren)

Wie nennt man das Lernen ohne vorgegebene Ergebnisse? (Unüberwachtes Lernen) (!Überwachtes Lernen) (!Bestärkendes Lernen) (!Deep Learning)

Was simulieren neuronale Netze? (Das menschliche Gehirn) (!Computerhardware) (!Algorithmen) (!Big Data)

Welche Art von KI wird bei Empfehlungssystemen verwendet? (Maschinelles Lernen) (!Neuronale Netze) (!Hardware-Programmierung) (!Unüberwachtes Lernen)

Was beschreibt das Training eines Modells? (Die Anpassung von Parametern basierend auf Daten) (!Die Entwicklung von Hardware für KI) (!Die Erstellung von Algorithmen) (!Die Implementierung von neuronalen Netzen)

Welche Technologie treibt Deep Learning an? (Neuronale Netze) (!Unüberwachtes Lernen) (!Überwachtes Lernen) (!Datenbanken)

Was ist das Ziel von Bestärkendem Lernen? (Das Finden der besten Strategie durch Belohnung) (!Das Identifizieren von Mustern) (!Das Nachahmen des menschlichen Gehirns) (!Das Lösen von mathematischen Aufgaben)

Wie nennt man KI, die aus Daten und Ergebnissen lernt? (Überwachtes Lernen) (!Unüberwachtes Lernen) (!Bestärkendes Lernen) (!Deep Learning)

Welche KI-Technologie ist besonders nützlich bei Bildern? (Bilderkennung) (!Spracherkennung) (!Bestärkendes Lernen) (!Unüberwachtes Lernen)

Memory

Daten	Grundlage der KI
Neuronale Netze	Struktur des menschlichen Gehirns
Überwachtes Lernen	Lernen mit bekannten Ergebnissen
Unüberwachtes Lernen	Mustererkennung ohne Vorgaben
Bestärkendes Lernen	Lernen durch Belohnung

Kreuzworträtsel

Training	Wie lernt ein KI-Modell?
Daten	Grundlage für KI
NeuronaleNetze	Struktur im Deep Learning
Überwacht	Art des Lernens mit bekannten Ergebnissen
Alexa	Beispiel für Spracherkennung
Muster	Unüberwachtes Lernen erkennt diese

LearningApps

Lückentext

Offene Aufgaben

Leicht

KI in deinem Alltag: Beschreibe drei Beispiele, wo KI in Deinem Alltag vorkommt.
Definitionen: Erkläre in eigenen Worten die Begriffe Neuronale Netze und Maschinelles Lernen.
Anwendungsbereiche: Finde fünf Berufe, die durch KI beeinflusst werden.

Standard

Datengrundlage: Recherchiere, warum qualitativ hochwertige Daten für KI wichtig sind.
KI-Technologien: Vergleiche Überwachtes, Unüberwachtes und Bestärkendes Lernen anhand von Beispielen.
Zukunft der Arbeit: Schreibe eine kurze Analyse darüber, wie KI die Zukunft der Arbeit beeinflussen könnte.

Schwer

Ethik in der KI: Diskutiere, welche ethischen Fragen durch KI entstehen könnten.
Projekt: Entwickle eine Idee, wie KI im Schulalltag genutzt werden könnte.
Autonomes Fahren: Untersuche die Herausforderungen für KI in autonomen Fahrzeugen.

Lernkontrolle

Vergleiche: Was sind die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und traditionellen Algorithmen?
Beispiele: Analysiere ein aktuelles Beispiel für KI aus den Medien.
KI-Modell: Erläutere die Rolle von Training und Testen bei der Entwicklung eines KI-Modells.
Ethik: Diskutiere Vor- und Nachteile des Einsatzes von KI in der Medizin.
Technologievergleich: Vergleiche die Funktionsweise von KI mit der des menschlichen Gehirns.

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