Diskussion:Arbeitsheft Künstliche Intelligenz

Arbeitsheft: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)

Einführung: Was ist Künstliche Intelligenz?

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

Kapitel 1: Wie funktioniert KI?

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

Kapitel 2: Anwendungsbereiche von KI

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

Kapitel 3: Ethische Fragestellungen

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

Kapitel 4: Praktische Anwendungen

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

Kapitel 5: Ausblick auf die Zukunft

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

Kapitel 6: KI-Feedback

1. Grundlagen von Feedback-Systemen:
2. Wie KI Feedback analysiert und verarbeitet.
3. Beispiele: Produktbewertungen und Benutzerumfragen.
4. Interaktive Übung:
5. Simuliere ein Feedback-System und überprüfe, wie es auf verschiedene Eingaben reagiert.
6. Aufgabe:
7. Entwickle ein Konzept für ein KI-gestütztes Feedback-System, z. B. für eine Lernplattform.

Kapitel 7: KI-Video

1. Videobearbeitung durch KI:
2. Wie KI Videos analysiert und bearbeitet (z. B. Deepfake-Technologie, automatische Untertitel).
3. Übung: Experimentiere mit einer KI-gestützten Videobearbeitungssoftware.
4. Einsatzbereiche:
5. Beispiele: Marketing, Bildung, Filmproduktion.
6. Aufgabe: Erstelle ein Konzept für ein KI-gestütztes Video-Projekt.

Kapitel 8: aiMOOC

1. Was ist ein aiMOOC?
2. Definition und Einsatzmöglichkeiten von KI-unterstützten Online-Kursen.
3. Beispiele: Personalisierte Lernpfade, automatisiertes Feedback.
4. Interaktive Übung:
5. Entwerfe einen Ablaufplan für einen aiMOOC-Kurs.
6. Aufgabe:
7. Schreibe eine Reflexion darüber, wie aiMOOCs das Lernen verbessern können.

Fazit: Dein Wissen über KI

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

Anhang

1. Glossar:
2. Begriffe wie Algorithmus, Neuronale Netze, Machine Learning, Bias.
3. Literatur und Links:
4. Weiterführende Materialien zu KI, z. B. Videos, Webseiten, MOOCs.

Arbeitsheft: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)

Einführung: Was ist Künstliche Intelligenz?

1. Definition von KI:
   1. Was bedeutet KI und wo wird sie eingesetzt?
   2. Unterschied zwischen starker KI und schwacher KI.
2. 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.
3. Einstiegsaufgabe:
   1. Zeichne eine Mindmap zu den Einsatzbereichen von KI, z. B. Sprachassistenten, Bildanalyse und Autonomes Fahren.

Kapitel 1: Wie funktioniert KI?

1. 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.
2. 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.
3. Aufgabe:
   1. Finde Beispiele aus deinem Alltag, wo KI eingesetzt wird, und erkläre ihre Funktion.

Kapitel 2: Anwendungsbereiche von KI

1. 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.
2. KI in der Medizin:
   1. Einsatzmöglichkeiten: Diagnoseverfahren, personalisiertes Medikamentendesign.
   2. Aufgabe: Schreibe einen kurzen Text darüber, wie KI Menschen helfen kann.
3. 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.

Kapitel 3: Ethische Fragestellungen

1. Chancen und Risiken:
   1. Diskutiere die positiven und negativen Auswirkungen von KI auf Gesellschaft und Wirtschaft.
   2. Beispiele: Arbeitsmarktveränderungen, automatisierte Entscheidungen.
2. 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.
3. Aufgabe:
   1. Entwickle ein Regelwerk für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in deinem Alltag.

Kapitel 4: Praktische Anwendungen

1. 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.
2. 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.

Kapitel 5: Ausblick auf die Zukunft

1. 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.
2. 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.

Fazit: Dein Wissen über KI

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

Anhang

1. Glossar:
   1. Begriffe wie Algorithmus, Neuronale Netze, Machine Learning, Bias.
2. Literatur und Links:
   1. Weiterführende Materialien zu KI, z. B. Videos, Webseiten, MOOCs.