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.

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Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?

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Machine 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

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Bauen 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

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Bauen 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

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Experimentieren Sie mit SoekiaGPT — einem didaktischen Textgenerator, der zeigt, wie Sprachmodelle funktionieren. Blicken Sie hinter die Kulissen von ChatGPT.

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Training & Optimierung: Wie lernt ein Modell?

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Fehlerfunktion Loss Overfitting und Train/Test-Split verstehen. Praktische Übung mit Python und scikit-learn.

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Neuronale Netze & Deep Learning

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Aufbau neuronaler Netze Aktivierungsfunktionen Backpropagation und Deep Learning. Praktische Übung mit dem TensorFlow Playground.

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Teachable Machine: KI selbst trainieren

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Schritt für Schritt ein KI-Modell mit Google Teachable Machine trainieren, testen und präsentieren.

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KI in der Gesellschaft: Chancen und Risiken

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Prompt Engineering Halluzinationen Deepfakes und KI in der Arbeitswelt kritisch betrachtet.