Hier kannst du dir einen ersten Eindruck verschaffen, wie Maschinen etwas lernen können.

Gesichtsausdrücke erkennen

Einführung in KI-Systeme am Beispiel einfacher Bilderkennung

Lebensmittel beurteilen

Erstellung von Entscheidungsbäumen zum Thema gesunde Lebensmittel

Das NIM-Spiel spielen

Verstärkendes Lernen am Beispiel des Strategiespiels NIM-Spiel

Plappernder Papagei

Einführung in KI-basierte Texterzeugung mit statistischen Sprachmodellen

Hier bekommst du einen kurzen systematischen Überblick über das Thema und einige Begriffe.

Grundbegriffe

Einführung in Grundbegriffe der Künstlichen Intelligenz

Lernarten

Wie lernt eine KI? Kleiner Überblick der möglichen Strategien beim maschinellen Lernen

Geschichte der KI

Meilensteine in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz

Chancen und Risiken

Der Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf jedes Individuum und die Gesellschaft als Ganzes

Ethische und Moralische Aspekte

Automatisierte Entscheidungssysteme, Rolle der Daten

Bei sehr vielen modernen KI-Systemen spielen Neuronale Netze eine zentrale Rolle. Hier bekommst du einen Eindruck davon, wie sie funktionieren.

Künstliches Neuron

Aufbau und Funktionsweise von künstlichen Neuronen am Beispiel von Logikgattern

Lernendes Neuron

Einführung in die Lernregeln eines Neurons zum selbständigen Lernen

Vertiefung: Künstliches Neuron mit Trennlinie

Aufbau, Funktionsweise und Lernverhalten von künstlichen Neuronen

Neuronale Netze

Aufbau und Funktionsweise von Neuronalen Netzen am Beispiel "Steinlauserkennung"

Deep Learning - Ziffernerkennung

Programmierung eines künstlichen neuronalen Netzes zur Erkennung von handgeschriebenen Ziffern

Neben Neuronalen Netzen gibt es aber auch einige andere Lernmethoden. Zwei davon hast du schon kennengelernt. Hier wird gezeigt, wie man solche Methoden programmieren kann.

Entscheidungsbäume mit Python

Python-Programm zur Berechnung von Entscheidungsbäumen im Kontext gesunde Lebensmittel

Das NIM-Spiel
mit Python

Entwicklung eines Python-Programms, das das NIM-Spiel lernt.

Hier findest du weitere Materialien zum Thema Künstliche Intelligenz.

Jupyter-Notebook als "KI-Werkzeug"

Einführung in die interaktive Python-IDE Jupyter-Notebook

DataScience mit Pandas

Auswertung grosser Datenmengen mit der Bibliothek Pandas

DataScience - Empfehlungssysteme

Durchführung eines DataScience-Projekts mit K-Nächste-Nachbarn als Algorithmus

Q-Learning

Programmieren eines Text-Adventures mit verstärkendem Lernen (Q-Learning)