Künstliche Intelligenz verstehen
Verstehe wie Künstliche Intelligenz funktioniert: von den Grundlagen des Machine Learning über das eigene Training eines KI-Modells bis zur kritischen Auseinandersetzung mit Chancen und Risiken in der Gesellschaft.
Wie funktioniert Künstliche 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 berühmten 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 Übung mit Python und scikit-learn.
Neuronale Netze & Deep Learning
BevorstehendAufbau neuronaler Netze Aktivierungsfunktionen Backpropagation und Deep Learning. Praktische Übung 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
<h1>Sprachmodelle verstehen</h1><p>Drei Module, die von der analogen Simulation zum eigenen Python-Modell fuehren — der Kern des Lernpfads.</p><h2>Module</h2><ol><li><strong>Sprachmodell Unplugged</strong>: Analoge Simulation mit Grimm-Saetzen</li><li><strong>Wie funktioniert ein Sprachmodell?</strong>: Token, n-Gramm, Transformer</li><li><strong>Mini-Sprachmodell in Python</strong>: Eigenes Bigramm-Modell implementieren</li></ol><p><em>Ergaenzende Ethik-Module finden sich in der Unit «Ethik & Reflexion» im uebergeordneten Lernpfad.</em></p>
3 Elemente
KI & Gesellschaft
<h1>KI & Gesellschaft</h1><p>Gesellschaftliche und ethische Aspekte von KI: Von der praktischen Nutzung ueber kritische Reflexion bis zur grossen Frage nach der Zukunft.</p><h2>Module</h2><ol><li><strong>KI in der Gesellschaft</strong>: Prompt Engineering, Halluzinationen, Deepfakes, Arbeitswelt</li><li><strong>KI und Ethik — Panel-Diskussion</strong>: Positionslinie, Fallbeispiele, Rollenspiel</li><li><strong>KI-Filme: Slop & Superintelligenz</strong>: Zwei Kurzgesagt-Videos als Spannungsbogen</li></ol>
3 Elemente