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Erste Schritte
Lernende Systeme

Einführung in KI-Systeme am Beispiel einfacher Bilderkennung
Lebensmittel

Erstellung von Entscheidungsbäumen zum Thema gesunde Lebensmittel
NIM-Spiel

Verstärkendes Lernen am Beispiel des Strategiespiels NIM-Spiel
Künstliches Neuron

Aufbau und Funktionsweise von künstlichen Neuronen am Beispiel von Logikgattern
Lernendes Neuron

Einführung in die Lernregeln eines Neurons zum selbständigen Lernen
Themen - Grundlagen
Grundbegriffe

Einführung in Grundbegriffe der Künstlichen Intelligenz
Lernarten

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

Aufbau, Funktionsweise und Lernverhalten von künstlichen Neuronen
Neuronale Netze

Aufbau und Funktionsweise von Neuronalen Netzen am Beispiel "Steinlauserkennung"
Chancen und Risiken

Der Einfluß von Künstlicher Intelligenz auf jedes Individuum und die Gesellschaft als Ganzes
Themen - Vertiefung
Entscheidungsbäume mit Python

Python-Programm zur Berechnung von Entscheidungsbäumen im Kontext gesunde Lebensmittel
Exkurse zu KI mit Python und Jupyter-Notebooks

Weitere Jupyter-Notebooks zu maschinellem Lernen, Einführung Jupyter-Notebook, BigData mit Pandas
Deep Learning - Ziffernerkennung

Programmierung eines künstlichen neuronalen Netzes zur Erkennung von handgeschriebenen Ziffern
DataScience - Empfehlungssysteme

Durchführung eines DataScience-Projekts mit K-Nächste-Nachbarn als Algorithmus
Geschichte der KI

Meilensteine in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz
Ethische und Moralische Aspekte

Automatisierte Entscheidungssysteme, Rolle der Daten