Künstliche Intelligenz (KI)
KI bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Denken erfordern würden. Anders als bei traditioneller Software, die nur nach vordefinierten Regeln arbeitet, kann KI lernen, sich anpassen und auf neue Informationen reagieren.
Ein einfaches Beispiel für KI ist ein Sprachassistent wie Siri oder Google Assistant. Diese Programme können Sprachbefehle verstehen, Fragen beantworten und Aufgaben ausführen, indem sie auf Datenbanken zugreifen und Muster in der menschlichen Sprache erkennen.
Ein weiteres Beispiel ist das maschinelle Lernen, eine Technik der KI, bei der Computer aus Daten lernen, um Vorhersagen zu treffen oder Muster zu erkennen. Zum Beispiel kann ein maschinelles Lernmodell Bilder von Hunden und Katzen analysieren und lernen, sie zu unterscheiden, indem es Tausende von Bildern mit entsprechenden Labels trainiert.
KI hat viele Anwendungen, von selbstfahrenden Autos über personalisierte Empfehlungen in Online-Shops bis hin zur medizinischen Diagnose. Während KI viele spannende Möglichkeiten bietet, gibt es auch Fragen im Zusammenhang mit Datenschutz, Ethik und Arbeitsplatzveränderungen, die wir erkunden werden.
Hier erfährst du mehr über die Funktionsweise von KI, ihre Anwendungen und die Auswirkungen auf unsere Gesellschaft. Wir hoffen, dass du inspiriert wirst, selbst mit KI zu experimentieren!
Anwendungsbeispiele
Künstliche Intelligenz (KI) wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt:
Suchmaschinen und Personalisierung: KI-Algorithmen passen Suchergebnisse basierend auf Nutzerverhalten an, z.B. Google oder Bing.
Soziale Medien und Empfehlungsalgorithmen: Plattformen wie Facebook oder Instagram nutzen KI, um personalisierte Inhalte vorzuschlagen.
Gesundheitswesen und medizinische Diagnose: KI unterstützt im Gesundheitswesen bei Diagnosen und der Früherkennung von Krankheiten.
Selbstfahrende Autos und Verkehr: KI-Technologien helfen in selbstfahrenden Autos, Verkehrssituationen zu erkennen und sicher zu navigieren.
Übersetzung und Spracherkennung: KI wird in Übersetzungssoftware wie Google Translate und Spracherkennungstechnologien wie Siri verwendet.
Spiele und Unterhaltung: KI in Spielen wie Schach oder Videospielen ermöglicht menschenähnliche Spielstrategien und steuert virtuelle Charaktere.
Hier ist ein Bespiel:
Aufgabe 1: Analyse eines Videos über Künstliche Intelligenz (KI)
Aufgabe: Analyse eines Videos über Künstliche Intelligenz (KI) und Reflexion über eigene Erfahrungen mit sozialen Medien
1. Video ansehen: Schaut euch das Video über Künstliche Intelligenz an.
2. Notizen machen: Während des Videos, notiert euch die verschiedenen Beispiele und Konzepte, die über KI und ihre Anwendungen diskutiert werden. Achtet besonders auf die Erklärungen zur Funktionsweise von KI und wie sie unseren Alltag beeinflusst.
3. Reflexion über eigene Erfahrungen: Nachdem ihr das Video angesehen habt, reflektiert über eure eigenen Erfahrungen mit sozialen Medien und deren personalisierten Inhalten. Denkt darüber nach, welche Art von Inhalten euch in euren Feeds präsentiert werden und wie diese auf eure Interaktionen und Vorlieben basieren.
4. Diskussion mit Mitschülern: Tauscht euch mit euren Mitschülern aus und diskutiert eure Gedanken zum Thema Künstliche Intelligenz und soziale Medien. Teilt eure Erfahrungen mit personalisierten Inhalten und überlegt gemeinsam, wie KI-Anwendungen in sozialen Medien euren Alltag beeinflussen.
Grundlegende Konzepte
Heutzutage hören wir viel über Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Auswirkungen auf unseren Alltag. Doch was bedeutet KI eigentlich? In unserer heutigen Einführung werden wir die Grundlagen von KI verstehen lernen, darunter maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep Learning. Anhand einfacher Beispiele werden wir sehen, wie diese Technologien funktionieren und unsere Welt verändern. Lasst uns gemeinsam die faszinierende Welt der KI erkunden!
Schaue dir diese 2 Videos an:
Ethik und Datenschutz
Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) wirft wichtige ethische Fragen auf, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Bias in Algorithmen, automatisierte Entscheidungsfindung und Arbeitsplatzveränderungen durch Automatisierung. Diese Fragen betreffen uns alle und erfordern eine sorgfältige Auseinandersetzung.
Aufgabe 2: Analyse eines Videos
Aufgabe: Analyse eines Videos zu den Gefahren von Künstlicher Intelligenz (KI)
1. Videoauswahl: Schaut euch die zur Verfügung gestellten Videos zu den Gefahren von KI an. Jedes Video behandelt verschiedene Aspekte und Perspektiven zu diesem Thema.
2. Videoanalyse: Wählt ein Video aus, das euch besonders interessiert, und analysiert es eingehend. Achtet dabei auf die Hauptargumente des Videos, die vorgestellten Beispiele und Fallstudien sowie die Schlussfolgerungen oder Empfehlungen des Sprechers.
3. Reflexion und Diskussion: Schreibt eine kurze Reflexion über das Video und eure Gedanken dazu. Diskutiert anschließend in Kleingruppen über eure Analysen und vergleicht die verschiedenen Perspektiven, die in den ausgewählten Videos präsentiert wurden.
4. Gemeinsame Präsentation: Jede Kleingruppe präsentiert ihre Analyse und Diskussionsergebnisse vor der Klasse. Nutzt dabei visuelle Hilfsmittel wie PowerPoint oder Poster, um eure Erkenntnisse zu veranschaulichen und eure Argumente zu unterstützen.
5. Diskussion über Lösungsansätze: Nach den Präsentationen führt eine offene Diskussion über mögliche Lösungsansätze für die Gefahren von KI. Überlegt gemeinsam, wie wir als Gesellschaft diese Herausforderungen angehen können und welche Massnahmen erforderlich sind, um die Entwicklung und Anwendung von KI verantwortungsbewusst zu gestalten.
Lernressourcen
In diesem Abschnitt möchten wir euch einige Webseiten, Tutorials und Videos vorstellen, die speziell für Anfänger geeignet sind, um mehr über KI zu lernen. Diese Ressourcen bieten einen strukturierten Einstieg in die Welt der KI und ermöglichen es euch, in eurem eigenen Tempo zu lernen. Egal, ob ihr euch für maschinelles Lernen, neuronale Netze oder Deep Learning interessiert, diese Ressourcen helfen euch dabei, euer Wissen zu erweitern.
Praktische Projekte
Projekt 1: Bilderkennung mit Teachable Machine
Teachable Machine ist eine webbasierte Plattform von Google, die es Benutzern ermöglicht, ohne Programmierung Modelle für die Bilderkennung zu erstellen. In diesem Projekt werden wir Teachable Machine verwenden, um ein einfaches Modell zur Bilderkennung zu erstellen und verschiedene Objekte oder Tiere auf Bildern zu erkennen.
Projekt 1: Bilderkennung mit Teachable Machine
Schritte:
- Datensammlung:
- Sammelt eine Auswahl von Bildern, die verschiedene Objekte oder Tiere zeigen, die ihr erkennen möchtet. Zum Beispiel Bilder von Hunden, Katzen, Autos, Fahrrädern, Bäumen usw.
- Stellt sicher, dass die Bilder eine ausreichende Qualität und Vielfalt aufweisen, um das Modell effektiv zu trainieren.
- Teachable Machine verwenden:
- Besucht die Website von Teachable Machine (https://teachablemachine.withgoogle.com/) und wählt die Option „Bilderkennung“ aus.
- Ladet eure gesammelten Bilder hoch und kennzeichnet sie mit den entsprechenden Klassenlabels, z.B. „Hund“, „Katze“, „Auto“ usw.
- Modelltraining:
- Startet das Training des Modells in Teachable Machine und beobachtet, wie es die hochgeladenen Bilder analysiert und die Klassenlabels zuweist.
- Lasst das Modell so lange trainieren, bis es eine akzeptable Genauigkeit erreicht hat.
- Modelltest:
- Testet das trainierte Modell, indem ihr ihm neue Bilder gebt, die es noch nie zuvor gesehen hat.
- Überprüft, ob das Modell die Objekte korrekt erkennt und die richtigen Klassenlabels zuweist.
- Verbesserungen und Anpassungen:
- Experimentiert mit verschiedenen Trainingsdaten und Bildern, um die Leistung des Modells zu verbessern.
- Nehmt Anpassungen vor, um die Genauigkeit und Robustheit des Modells zu erhöhen.
Zusätzliche Überlegungen:
- Verwendet die Möglichkeit von Teachable Machine, euer Modell direkt im Browser zu trainieren und zu testen, ohne dass zusätzliche Software oder Programmierung erforderlich ist.
- Dokumentiert den Prozess und die Ergebnisse eures Projekts, um eure Erfahrungen festzuhalten und zu teilen.
- Habt Spass und seid kreativ! Experimentiert mit verschiedenen Bildern und Objektklassen, um die Vielseitigkeit eures Modells zu testen.