KĂĽnstliche Intelligenz verstehen
Verstehe wie KĂĽnstliche Intelligenz funktioniert: von den Grundlagen des Machine Learning ĂĽber das eigene Training eines KI-Modells bis zur kritischen Auseinandersetzung mit Chancen und Risiken in der Gesellschaft.
Wie funktioniert KĂĽnstliche Intelligenz?
BevorstehendMachine Learning neuronale Netze Training Daten und Bias verstehen.
KI zum Anfassen — Von ELIZA zum Sprachmodell
Diese Einheit zeigt drei verschiedene Ansätze von «KI»: ELIZA antwortet mit festen Regeln, Akinator lernt durch einen Entscheidungsbaum und SoekiaGPT generiert Texte durch Statistik — mit Blick hinter die Kulissen. Die SuS verstehen dadurch, wie auch grosse Sprachmodelle wie ChatGPT grundlegend funktionieren.
ELIZA ist optional — Sie müssen mindestens eines der drei Module abschliessen.
ELIZA Chatbot — Dein eigener Therapie-Roboter
BevorstehendBauen Sie einen einfachen Chatbot nach dem Vorbild des berĂĽhmten ELIZA-Programms. Sie erhalten einen Grundcode und erweitern ihn mit eigenen Regeln.
Akinator — Ein lernender Entscheidungsbaum in Python
BevorstehendBauen Sie einen Akinator-Klon in Python, der durch Ja-oder-Nein-Fragen rät — und dazulernt, indem er sein Wissen als Entscheidungsbaum speichert.
SoekiaGPT — Sprachmodelle durchschauen
BevorstehendExperimentieren Sie mit SoekiaGPT — einem didaktischen Textgenerator, der zeigt, wie Sprachmodelle funktionieren. Blicken Sie hinter die Kulissen von ChatGPT.
Training & Optimierung: Wie lernt ein Modell?
BevorstehendFehlerfunktion Loss Overfitting und Train/Test-Split verstehen. Praktische Ăśbung mit Python und scikit-learn.
Neuronale Netze & Deep Learning
BevorstehendAufbau neuronaler Netze Aktivierungsfunktionen Backpropagation und Deep Learning. Praktische Ăśbung mit dem TensorFlow Playground.
Teachable Machine: KI selbst trainieren
BevorstehendSchritt für Schritt ein KI-Modell mit Google Teachable Machine trainieren, testen und präsentieren.
Sprachmodelle verstehen
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KI & Gesellschaft
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