Ein eigenes System
Jetzt bist du dran!
Im Internet gibt es viele Möglichkeiten, eigene lernende System zu entwickeln oder zu benutzen. Die
folgenden Tipps geben dir dabei eine erste Orientierung!
Für Lehrkräfte ist es möglich, Zugänge für Lerngruppen anzulegen. Sie müssen dazu wie folgt vorgehen:
- Gehen Sie auf Machine Learning for Kids und dort auf einloggen.
- Im folgenden Dialog wählen Sie registrieren und dann Lehrkraft aus.
- Sie müssen den Zugang per E-Mail beantragen. Alle Informationen finden Sie unter Erstelle einen verwalteten Klassenaccount - E-Mail.
- Wenn Sie eine Schuladresse verwendet haben, dann erhalten Sie (1-2 Werktage später) ihre Zugangsdaten für Lehrkräfte per Mail von Dale.Lane@uk.ibm.com.
- Melden Sie sich mit diese Zugangsdaten an. Das ist ihr Admin-Zugang zur Plattform!
- Sie sehen jetzt im Menu den Eintrag Lehrer. Wählen Sie dort SchülerInnenManagement.
- Erstellen sie dort eine Gruppe als ihre Lerngruppe. Dort können Sie jetzt automatisiert viele SchülerInnenzugänge anlegen (+ mehrere Schüler). Erzeugen Sie dabei solange ein neues Kennwort, bis dieses halbwegs merkbar (und tippbar!) ist.
- Jetzt können Sie die Zugänge an ihre Lerngruppe verteilen. Kleingruppen sollten dabei den selben Zugang verwenden.
Auf der Plattform Machine Learning for Kids kannst du zu einem Thema eigene Kategorien erstellen und mit deinen Beispielbildern trainieren. Dabei kannst du gemeinsam mit anderen an einem Projekt arbeiten.
Kurzanleitung
Bevor du loslegst, überlege dir, was deine Bild-KI können soll. Du brauchst ein Thema (z.B. "Tiere") und dazu verschiedene Kategorien (z.B. "Hund", "Katze" ...).Mit den folgenden Schritten kommst du direkt zu deiner Bild-KI:
- Melde dich im Browser bei Machine Learning for Kids an → Einloggen. Die Anmeldedaten bekommst du von deiner Lehrkraft.
- Nach dem Einloggen musst du bei Projekte ein neues Projekt erstellen. Nimm als Projekttitel dein gewähltes Thema und wähle als Project Type: Erkenne Bilder aus. Danach noch unbedingt Storage: In the cloud auswählen.
- Gehe zu deinem Projekt, dort dann auf Trainieren und lege deine Kategorien an (neue Kategorie).
- Zeichne für alle Kategorien Beispielbilder! Jede Kategorie braucht mindestens 5 Bilder!
- Wenn genügend Beispielbilder vorhanden sind, kannst du bei deinem Projekt auf Lernen & Testen klicken und die KI trainieren (Button trainiere…)
- Nach dem Training kannst du neue Bilder zeichnen (Test durch Zeichnen), um die KI zu testen. Erkennt die KI die neuen Bilder richtig?
- Falls du mit deiner KI unzufrieden bist, dann füge weitere Beispielbilder hinzu und trainiere erneut.
Quickdraw ist eine riesige KI, die gezeichnete Bilder erkennen kann. Du kannst hier verschiedene Dinge machen:
- Teste dein Zeichentalent! Das System gibt dir Begriffe vor, die du zeichnen sollst. Am Ende erklärt dir die KI, was sie erkannt hat und was nicht.
- Schaue dir die Trainingsbilder von Quickdraw an. Es gibt dort Hunderte von Kategorien und Millionen von Beispielbildern!
- In dieser Lernstrecke wurde mit Gesichtern gearbeitet. Hier siehst du die Trainingsbilder für Gesichter von Quickdraw. Du kannst jedes Gesicht anklicken und siehst, wann und wo es auf der Welt gemalt wurde.
Teachable machine ist eine Plattform von Google die sehr leicht zu bedienen ist. Die Beispiele in dieser Lernstrecke sind mit diesem Werkzeug erstellt. Hier kannst du eigene Kategorien erstellen und sie mit Beispielbildern trainieren, die du direkt mit deiner Webcam erzeugst.
Auch der Calliope Mini kann aus Trainingsbeispielen lernen. Dabei geht es aber nicht um Bilder, sondern um Bewegungen. Diese werden mit dem Beschleunigungssensor erfasst und Kategorien zugeordnet. Danach kann eine neue Bewegung entsprechend erkannt werden.
Nähere Informationen findest du auf den Seiten von Calliope.