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.
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.
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.
Vorwort
Die Welt steht vor einem tiefgreifenden Wandel durch Künstliche Intelligenz (KI). Besonders in Deutschland, und hier explizit in Baden-Württemberg, hat die Politik erkannt, wie wichtig es ist, Menschen frühzeitig auf diese Veränderungen vorzubereiten. Die Landesregierung Baden-Württemberg hat mit ihrer Bildungsreform eine klare Priorität auf digitale Bildung und technologisches Grundverständnis gelegt. Mit Initiativen wie der Stärkung von Informatikunterricht und der Einbindung von KI-Themen in den Lehrplan zeigt das Land, wie eine zukunftsorientierte Bildung gestaltet werden kann.
Dieses Arbeitsheft greift diese Entwicklungen auf und bietet Schüler*innen, Lehrer*innen und Interessierten eine umfassende Einführung in die Welt der KI. Ziel ist es, nicht nur die technischen Grundlagen zu vermitteln, sondern auch die ethischen Herausforderungen und gesellschaftlichen Auswirkungen zu beleuchten. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf der praktischen Anwendung und der Förderung von Kreativität und kritischem Denken.
Die Veränderungen, die durch KI in Wirtschaft, Medizin, Bildung und Kunst zu beobachten sind, bieten Chancen und Herausforderungen. Dieses Heft soll dazu beitragen, diese Aspekte besser zu verstehen und aktiv mitzugestalten.
Einführung: Was ist Künstliche Intelligenz?
- Definition von Künstliche Intelligenz (KI):
- Was bedeutet KI und wo wird sie in Technologie und Alltag eingesetzt?
- Unterschied zwischen starker KI (z. B. General AI) und schwacher KI (z. B. Siri oder Alexa).
- Geschichte der KI:
- Meilensteine in der Entwicklung der KI, z. B. Alan Turing, der Turing-Test und der Beginn von Machine Learning.
- Fortschritte in Neuronalen Netzen, Deep Learning und Natural Language Processing (NLP).
- Einstiegsaufgabe:
- Zeichne eine Mindmap zu den Einsatzbereichen von KI, z. B. Sprachassistenten, Bildanalyse, Autonomes Fahren und Empfehlungsalgorithmen.
Kapitel 1: Wie funktioniert KI?
- Grundlagen von Machine Learning (ML):
- Erkläre die Begriffe Training, Daten und Modelle und deren Bedeutung in ML.
- Beispiel: Wie unterscheidet ein KI-Modell Bilder von Katzen und Hunden mithilfe von Bilderkennung?
- Neuronale Netze:
- Aufbau und Funktion von künstlichen Neuronen im Neuronalen Netz.
- Diagramm mit den Begriffen Eingabeschicht, Verdeckte Schicht und Ausgabeschicht beschriften.
- Aufgabe:
- Sammle Beispiele aus deinem Alltag, in denen KI eingesetzt wird (z. B. Smartphones, Streaming-Dienste). Beschreibe deren Funktion und Nutzen.
Kapitel 2: Anwendungsbereiche von KI
- KI im Alltag:
- Beispiele: Sprachassistenten (z. B. Siri, Google Assistant), Empfehlungssysteme (z. B. Netflix oder YouTube), Navigation (z. B. Google Maps).
- Aufgabe: Diskutiere die Vor- und Nachteile von KI-Anwendungen für Nutzer*innen, z. B. Datenschutz und Komfort.
- KI in der Medizin:
- Einsatzmöglichkeiten: Diagnoseverfahren (z. B. Bildgebende Verfahren), personalisiertes Medikamentendesign und Chirurgie-Roboter.
- Aufgabe: Schreibe einen kurzen Aufsatz darüber, wie KI in der Medizin Menschen helfen kann.
- KI in der Kunst:
- Beispiele: Bilderstellung (z. B. DALL-E, MidJourney) und Musikkomposition (z. B. AIVA AI Music).
- Kreativaufgabe: Entwickle eine Idee für ein eigenes Kunstprojekt mit KI-Unterstützung.
Kapitel 3: Ethische Fragestellungen
- Chancen und Risiken:
- Diskutiere die positiven und negativen Auswirkungen von KI auf Gesellschaft und Wirtschaft.
- Beispiele: Arbeitsmarktveränderungen, automatisierte Entscheidungen und Überwachungstechnologie.
- Bias in KI:
- Was bedeutet Bias in KI-Systemen, und wie entstehen Vorurteile durch unfaire Trainingsdaten?
- Übung: Analysiere ein Beispiel (z. B. KI in der Strafjustiz) und diskutiere die Konsequenzen.
- Aufgabe:
- Entwickle ein Regelwerk für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in deinem Alltag.
Kapitel 4: Praktische Anwendungen
- Ein einfacher KI-Algorithmus:
- Einführung in No-Code-Tools wie Teachable Machine oder Runway ML zur Erstellung von KI-Modellen.
- Übung: Trainiere eine eigene KI, die Gesten oder Objekte erkennt.
- Simulationsspiel:
- Rolle von KI-Entwickler*innen: Entwickle eine Strategie für eine ethische und effektive KI-Anwendung.
- Aufgabe: Erstelle eine Präsentation über deine entwickelte KI und stelle sie der Klasse vor.
Kapitel 5: Ausblick auf die Zukunft
- Zukunftsvisionen:
- Diskutiere, wie sich KI-Technologien in den nächsten 20 Jahren entwickeln könnten.
- Aufgabe: Schreibe eine Geschichte darüber, wie KI dein Leben im Jahr 2045 verändern könnte.
- Berufsfelder im Bereich KI:
- Erforsche Berufe wie Datenwissenschaftler*in, KI-Ingenieur*in oder Ethikberater*in und deren Aufgaben.
- Aufgabe: Recherchiere einen Beruf und beschreibe die benötigten Fähigkeiten.
Kapitel 6: KI-Feedback
- Grundlagen von Feedback-Systemen:
- Wie KI Feedback analysiert, z. B. durch Textmining oder Sentiment-Analyse.
- Beispiele: Produktbewertungen (z. B. Amazon) und Benutzerumfragen.
- Interaktive Übung:
- Entwickle ein Feedback-System, das Eingaben auswertet und Verbesserungsvorschläge macht.
- Aufgabe:
- Erstelle ein Konzept für ein KI-gestütztes Feedback-System für eine Lernplattform.
Kapitel 7: KI-Video
- Videobearbeitung durch KI:
- Wie KI Videos bearbeitet, z. B. Deepfake-Technologie, automatische Untertitel oder Videozusammenfassungen.
- Übung: Experimentiere mit KI-Software wie Adobe Sensei oder Runway ML.
- Einsatzbereiche:
- Beispiele: Marketing (z. B. personalisierte Werbung), Bildung (z. B. Lernvideos) und Filmproduktion.
- Aufgabe: Erstelle ein Konzept für ein Video-Projekt mit KI-Unterstützung.
Kapitel 8: aiMOOC
- Was ist ein aiMOOC?
- Definition: KI-unterstützte Massive Open Online Courses zur Individualisierung des Lernens.
- Beispiele: Personalisierte Lernpfade und automatisiertes Feedback durch KI.
- Interaktive Übung:
- Entwerfe einen Ablaufplan für einen aiMOOC-Kurs mit verschiedenen Modulen.
- Aufgabe:
- Schreibe eine Reflexion über die Vorteile und Herausforderungen von aiMOOCs für Lernende.
Fazit: Dein Wissen über KI
- Teste dein Wissen über die wichtigsten Begriffe, Anwendungen und ethischen Fragen von KI.
- Was hat dir an diesem Thema am meisten gefallen? Welche Themen möchtest du noch vertiefen?
Anhang
- Glossar
- Begriffe wie Algorithmus, Neuronale Netze, Machine Learning, Bias, Deep Learning.
- Literatur und Links
- Weiterführende Materialien, z. B. Videos, Webseiten (z. B. Coursera, edX), MOOCs, und Bücher wie "KI für Dummies".
Quellen
Arbeitsheft Künstliche Intelligenz
Themen für Lehrerfortbildungen im Bereich Digitalisierung von A bis Z
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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 |
LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Erstelle ein Diagramm: Zeichne ein Diagramm, das die verschiedenen Arten der Künstlichen Intelligenz darstellt.
- Recherchiere aktuelle KI-Anwendungen: Suche nach aktuellen Beispielen für KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen.
Standard
- Entwickle eine kleine KI-Anwendung: Nutze Online-Tools, um eine einfache KI-Anwendung zu erstellen.
- Interview mit einem KI-Experten: Führe ein Interview mit einer Person, die im Bereich KI arbeitet.
Schwer
- Analyse von KI-Ethik: Schreibe einen Aufsatz über ethische Überlegungen im Zusammenhang mit KI.
- KI-Projektplanung: Entwickle einen detaillierten Plan für ein KI-Projekt.
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Mündliche Prüfung
- Diskutiere die Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze: Diskutiere, wie KI Arbeitsplätze verändern könnte.
- Erkläre den Unterschied zwischen KI und menschlicher Intelligenz: Erläutere die Unterschiede und Gemeinsamkeiten.
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Arbeitsheft: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
Einführung: Was ist Künstliche Intelligenz?
- Definition von Künstliche Intelligenz (KI):
- Was bedeutet KI und wo wird sie in Technologie und Alltag eingesetzt?
- Unterschied zwischen starker KI (z. B. General AI) und schwacher KI (z. B. Siri oder Alexa).
- Geschichte der KI:
- Meilensteine in der Entwicklung der KI, z. B. Alan Turing, der Turing-Test und der Beginn von Machine Learning.
- Fortschritte in Neuronalen Netzen, Deep Learning und Natural Language Processing (NLP).
- Einstiegsaufgabe:
- Zeichne eine Mindmap zu den Einsatzbereichen von KI, z. B. Sprachassistenten, Bildanalyse, Autonomes Fahren und Empfehlungsalgorithmen.
Kapitel 1: Wie funktioniert KI?
- Grundlagen von Machine Learning (ML):
- Erkläre die Begriffe Training, Daten und Modelle und deren Bedeutung in ML.
- Beispiel: Wie unterscheidet ein KI-Modell Bilder von Katzen und Hunden mithilfe von Bilderkennung?
- Neuronale Netze:
- Aufbau und Funktion von künstlichen Neuronen im Neuronalen Netz.
- Diagramm mit den Begriffen Eingabeschicht, Verdeckte Schicht und Ausgabeschicht beschriften.
- Aufgabe:
- Sammle Beispiele aus deinem Alltag, in denen KI eingesetzt wird (z. B. Smartphones, Streaming-Dienste). Beschreibe deren Funktion und Nutzen.
Kapitel 2: Anwendungsbereiche von KI
- KI im Alltag:
- Beispiele: Sprachassistenten (z. B. Siri, Google Assistant), Empfehlungssysteme (z. B. Netflix oder YouTube), Navigation (z. B. Google Maps).
- Aufgabe: Diskutiere die Vor- und Nachteile von KI-Anwendungen für Nutzer*innen, z. B. Datenschutz und Komfort.
- KI in der Medizin:
- Einsatzmöglichkeiten: Diagnoseverfahren (z. B. Bildgebende Verfahren), personalisiertes Medikamentendesign und Chirurgie-Roboter.
- Aufgabe: Schreibe einen kurzen Aufsatz darüber, wie KI in der Medizin Menschen helfen kann.
- KI in der Kunst:
- Beispiele: Bilderstellung (z. B. DALL-E, MidJourney) und Musikkomposition (z. B. AIVA AI Music).
- Kreativaufgabe: Entwickle eine Idee für ein eigenes Kunstprojekt mit KI-Unterstützung.
Kapitel 3: Ethische Fragestellungen
- Chancen und Risiken:
- Diskutiere die positiven und negativen Auswirkungen von KI auf Gesellschaft und Wirtschaft.
- Beispiele: Arbeitsmarktveränderungen, automatisierte Entscheidungen und Überwachungstechnologie.
- Bias in KI:
- Was bedeutet Bias in KI-Systemen, und wie entstehen Vorurteile durch unfaire Trainingsdaten?
- Übung: Analysiere ein Beispiel (z. B. KI in der Strafjustiz) und diskutiere die Konsequenzen.
- Aufgabe:
- Entwickle ein Regelwerk für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in deinem Alltag.
Kapitel 4: Praktische Anwendungen
- Ein einfacher KI-Algorithmus:
- Einführung in No-Code-Tools wie Teachable Machine oder Runway ML zur Erstellung von KI-Modellen.
- Übung: Trainiere eine eigene KI, die Gesten oder Objekte erkennt.
- Simulationsspiel:
- Rolle von KI-Entwickler*innen: Entwickle eine Strategie für eine ethische und effektive KI-Anwendung.
- Aufgabe: Erstelle eine Präsentation über deine entwickelte KI und stelle sie der Klasse vor.
Kapitel 5: Ausblick auf die Zukunft
- Zukunftsvisionen:
- Diskutiere, wie sich KI-Technologien in den nächsten 20 Jahren entwickeln könnten.
- Aufgabe: Schreibe eine Geschichte darüber, wie KI dein Leben im Jahr 2045 verändern könnte.
- Berufsfelder im Bereich KI:
- Erforsche Berufe wie Datenwissenschaftler*in, KI-Ingenieur*in oder Ethikberater*in und deren Aufgaben.
- Aufgabe: Recherchiere einen Beruf und beschreibe die benötigten Fähigkeiten.
Kapitel 6: KI-Feedback
- Grundlagen von Feedback-Systemen:
- Wie KI Feedback analysiert, z. B. durch Textmining oder Sentiment-Analyse.
- Beispiele: Produktbewertungen (z. B. Amazon) und Benutzerumfragen.
- Interaktive Übung:
- Entwickle ein Feedback-System, das Eingaben auswertet und Verbesserungsvorschläge macht.
- Aufgabe:
- Erstelle ein Konzept für ein KI-gestütztes Feedback-System für eine Lernplattform.
Kapitel 7: KI-Video
- Videobearbeitung durch KI:
- Wie KI Videos bearbeitet, z. B. Deepfake-Technologie, automatische Untertitel oder Videozusammenfassungen.
- Übung: Experimentiere mit KI-Software wie Adobe Sensei oder Runway ML.
- Einsatzbereiche:
- Beispiele: Marketing (z. B. personalisierte Werbung), Bildung (z. B. Lernvideos) und Filmproduktion.
- Aufgabe: Erstelle ein Konzept für ein Video-Projekt mit KI-Unterstützung.
Kapitel 8: aiMOOC
- Was ist ein aiMOOC?
- Definition: KI-unterstützte Massive Open Online Courses zur Individualisierung des Lernens.
- Beispiele: Personalisierte Lernpfade und automatisiertes Feedback durch KI.
- Interaktive Übung:
- Entwerfe einen Ablaufplan für einen aiMOOC-Kurs mit verschiedenen Modulen.
- Aufgabe:
- Schreibe eine Reflexion über die Vorteile und Herausforderungen von aiMOOCs für Lernende.
Fazit: Dein Wissen über KI
- Abschlussquiz:
- Teste dein Wissen über die wichtigsten Begriffe, Anwendungen und ethischen Fragen von KI.
- Reflexion:
- Was hat dir an diesem Thema am meisten gefallen? Welche Themen möchtest du noch vertiefen?
Anhang
- Glossar:
- Begriffe wie Algorithmus, Neuronale Netze, Machine Learning, Bias, Deep Learning.
- Literatur und Links:
- Weiterführende Materialien, z. B. Videos, Webseiten (z. B. Coursera, edX), MOOCs, und Bücher wie "KI für Dummies".
Quellen
Arbeitsheft: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
Einführung: Was ist Künstliche Intelligenz?
- Definition von KI:
- Was bedeutet KI und wo wird sie eingesetzt?
- Unterschied zwischen starker KI und schwacher KI.
- Geschichte der KI:
- Meilensteine in der Entwicklung der KI, z. B. Alan Turing und der Turing-Test.
- Fortschritte in Machine Learning und Neuronalen Netzen.
- Einstiegsaufgabe:
- Zeichne eine Mindmap zu den Einsatzbereichen von KI, z. B. Sprachassistenten, Bildanalyse und Autonomes Fahren.
Kapitel 1: Wie funktioniert KI?
- Grundlagen von Machine Learning:
- Erkläre die Begriffe Training, Daten und Modelle.
- Beispiel: Erkläre, wie ein KI-Modell Bilder von Katzen und Hunden unterscheidet.
- Neuronale Netze:
- Aufbau und Funktion von künstlichen Neuronen.
- Übung: Beschrifte ein Diagramm eines Neuronalen Netzes mit den Begriffen Eingabeschicht, Verdeckte Schicht und Ausgabeschicht.
- Aufgabe:
- Finde Beispiele aus deinem Alltag, wo KI eingesetzt wird, und erkläre ihre Funktion.
Kapitel 2: Anwendungsbereiche von KI
- KI im Alltag:
- Beispiele: Sprachassistenten (z. B. Siri, Alexa), Empfehlungsalgorithmen (z. B. Netflix oder YouTube).
- Aufgabe: Diskutiere, welche Vor- und Nachteile diese Anwendungen für Nutzer*innen haben.
- KI in der Medizin:
- Einsatzmöglichkeiten: Diagnoseverfahren, personalisiertes Medikamentendesign.
- Aufgabe: Schreibe einen kurzen Text darüber, wie KI Menschen helfen kann.
- KI in der Kunst:
- Beispiel: Bilderstellung und Musikkomposition durch KI (z. B. DALL-E oder ChatGPT).
- Kreativaufgabe: Entwickle eine Idee, wie KI für ein eigenes Kunstprojekt eingesetzt werden könnte.
Kapitel 3: Ethische Fragestellungen
- Chancen und Risiken:
- Diskutiere die positiven und negativen Auswirkungen von KI auf Gesellschaft und Wirtschaft.
- Beispiele: Arbeitsmarktveränderungen, automatisierte Entscheidungen.
- Bias in KI:
- Was bedeutet Bias und wie entstehen Vorurteile in KI-Systemen?
- Übung: Analysiere ein Beispiel, bei dem Bias in einer KI-Anwendung zu Problemen geführt hat.
- Aufgabe:
- Entwickle ein Regelwerk für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in deinem Alltag.
Kapitel 4: Praktische Anwendungen
- Ein einfacher KI-Algorithmus:
- Einführung in ein No-Code-Tool zur Erstellung einer einfachen KI-Anwendung (z. B. Teachable Machine).
- Übung: Trainiere eine eigene KI, die Bewegungen oder Objekte erkennt.
- Simulationsspiel:
- Rolle von KI-Entwickler*innen: Entwickle eine Strategie für eine ethische und effektive KI-Anwendung.
- Aufgabe: Erstelle eine Präsentation über die von dir entwickelte KI und präsentiere sie in der Klasse.
Kapitel 5: Ausblick auf die Zukunft
- Zukunftsvisionen:
- Diskutiere, wie sich KI in den nächsten 20 Jahren entwickeln könnte.
- Aufgabe: Schreibe eine kurze Geschichte, die beschreibt, wie KI dein Leben im Jahr 2045 verändert.
- Berufsfelder im Bereich KI:
- Welche Berufe gibt es in der KI-Entwicklung, Datenanalyse oder Ethikberatung?
- Aufgabe: Recherchiere einen Beruf im Bereich KI und stelle ihn vor.
Kapitel 6: KI-Feedback
- Grundlagen von Feedback-Systemen:
- Wie KI Feedback analysiert und verarbeitet.
- Beispiele: Produktbewertungen und Benutzerumfragen.
- Interaktive Übung:
- Simuliere ein Feedback-System und überprüfe, wie es auf verschiedene Eingaben reagiert.
- Aufgabe:
- Entwickle ein Konzept für ein KI-gestütztes Feedback-System, z. B. für eine Lernplattform.
Kapitel 7: KI-Video
- Videobearbeitung durch KI:
- Wie KI Videos analysiert und bearbeitet (z. B. Deepfake-Technologie, automatische Untertitel).
- Übung: Experimentiere mit einer KI-gestützten Videobearbeitungssoftware.
- Einsatzbereiche:
- Beispiele: Marketing, Bildung, Filmproduktion.
- Aufgabe: Erstelle ein Konzept für ein KI-gestütztes Video-Projekt.
Kapitel 8: aiMOOC
- Was ist ein aiMOOC?
- Definition und Einsatzmöglichkeiten von KI-unterstützten Online-Kursen.
- Beispiele: Personalisierte Lernpfade, automatisiertes Feedback.
- Interaktive Übung:
- Entwerfe einen Ablaufplan für einen aiMOOC-Kurs.
- Aufgabe:
- Schreibe eine Reflexion darüber, wie aiMOOCs das Lernen verbessern können.
Fazit: Dein Wissen über KI
- Abschlussquiz:
- Teste dein Wissen über die wichtigsten Begriffe, Anwendungen und ethischen Fragen von KI.
- Reflexion:
- Was hat dir an diesem Thema am meisten gefallen? Was möchtest du noch lernen?
Anhang
- Glossar:
- Begriffe wie Algorithmus, Neuronale Netze, Machine Learning, Bias.
- Literatur und Links:
- Weiterführende Materialien zu KI, z. B. Videos, Webseiten, MOOCs.
Quellen
Arbeitsheft: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
Einführung: Was ist Künstliche Intelligenz?
- Definition von KI:
- Was bedeutet KI und wo wird sie eingesetzt?
- Unterschied zwischen starker KI und schwacher KI.
- Geschichte der KI:
- Meilensteine in der Entwicklung der KI, z. B. Alan Turing und der Turing-Test.
- Fortschritte in Machine Learning und Neuronalen Netzen.
- Einstiegsaufgabe:
- Zeichne eine Mindmap zu den Einsatzbereichen von KI, z. B. Sprachassistenten, Bildanalyse und Autonomes Fahren.
Kapitel 1: Wie funktioniert KI?
- Grundlagen von Machine Learning:
- Erkläre die Begriffe Training, Daten und Modelle.
- Beispiel: Erkläre, wie ein KI-Modell Bilder von Katzen und Hunden unterscheidet.
- Neuronale Netze:
- Aufbau und Funktion von künstlichen Neuronen.
- Übung: Beschrifte ein Diagramm eines Neuronalen Netzes mit den Begriffen Eingabeschicht, Verdeckte Schicht und Ausgabeschicht.
- Aufgabe:
- Finde Beispiele aus deinem Alltag, wo KI eingesetzt wird, und erkläre ihre Funktion.
Kapitel 2: Anwendungsbereiche von KI
- KI im Alltag:
- Beispiele: Sprachassistenten (z. B. Siri, Alexa), Empfehlungsalgorithmen (z. B. Netflix oder YouTube).
- Aufgabe: Diskutiere, welche Vor- und Nachteile diese Anwendungen für Nutzer*innen haben.
- KI in der Medizin:
- Einsatzmöglichkeiten: Diagnoseverfahren, personalisiertes Medikamentendesign.
- Aufgabe: Schreibe einen kurzen Text darüber, wie KI Menschen helfen kann.
- KI in der Kunst:
- Beispiel: Bilderstellung und Musikkomposition durch KI (z. B. DALL-E oder ChatGPT).
- Kreativaufgabe: Entwickle eine Idee, wie KI für ein eigenes Kunstprojekt eingesetzt werden könnte.
Kapitel 3: Ethische Fragestellungen
- Chancen und Risiken:
- Diskutiere die positiven und negativen Auswirkungen von KI auf Gesellschaft und Wirtschaft.
- Beispiele: Arbeitsmarktveränderungen, automatisierte Entscheidungen.
- Bias in KI:
- Was bedeutet Bias und wie entstehen Vorurteile in KI-Systemen?
- Übung: Analysiere ein Beispiel, bei dem Bias in einer KI-Anwendung zu Problemen geführt hat.
- Aufgabe:
- Entwickle ein Regelwerk für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in deinem Alltag.
Kapitel 4: Praktische Anwendungen
- Ein einfacher KI-Algorithmus:
- Einführung in ein No-Code-Tool zur Erstellung einer einfachen KI-Anwendung (z. B. Teachable Machine).
- Übung: Trainiere eine eigene KI, die Bewegungen oder Objekte erkennt.
- Simulationsspiel:
- Rolle von KI-Entwickler*innen: Entwickle eine Strategie für eine ethische und effektive KI-Anwendung.
- Aufgabe: Erstelle eine Präsentation über die von dir entwickelte KI und präsentiere sie in der Klasse.
Kapitel 5: Ausblick auf die Zukunft
- Zukunftsvisionen:
- Diskutiere, wie sich KI in den nächsten 20 Jahren entwickeln könnte.
- Aufgabe: Schreibe eine kurze Geschichte, die beschreibt, wie KI dein Leben im Jahr 2045 verändert.
- Berufsfelder im Bereich KI:
- Welche Berufe gibt es in der KI-Entwicklung, Datenanalyse oder Ethikberatung?
- Aufgabe: Recherchiere einen Beruf im Bereich KI und stelle ihn vor.
Fazit: Dein Wissen über KI
- Abschlussquiz:
- Teste dein Wissen über die wichtigsten Begriffe, Anwendungen und ethischen Fragen von KI.
- Reflexion:
- Was hat dir an diesem Thema am meisten gefallen? Was möchtest du noch lernen?
Anhang
- Glossar:
- Begriffe wie Algorithmus, Neuronale Netze, Machine Learning, Bias.
- Literatur und Links: