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Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

Kurs: Generative Modelle | 07 | Rezeption und Umgang von generativer KI (PDF)

Generative Modelle | 07 | Rezeption und Umgang von generativer KI (PDF)

Zum Abschluss des Themenblocks schauen wir noch einmal zurück auf die Frage vom Anfang. Du hast neben einem Blick in die Geschichte und hinter die

Video: Generative Modelle | 07 | Rezeption und Umgang von generativer KI (MP4)

Generative Modelle | 07 | Rezeption und Umgang von generativer KI (MP4)

Zum Abschluss des Themenblocks schauen wir noch einmal zurück auf die Frage vom Anfang. Du hast neben einem Blick in die Geschichte und hinter die

Video: C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Video)

C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Video)

Das Video zum Thema „C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art“ beschreibt ein sehr einfaches maschinelles Lernverfahren

Interaktion: KI und Nachhaltigkeit | 09 | ML-Nachhaltigkeitstools (Aufgabe 1)

KI und Nachhaltigkeit | 09 | ML-Nachhaltigkeitstools (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "ML-Nachhaltigkeitstools" aus der Sektion “KI und Nachhaltigkeit”.

Video: Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (MP4)

Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (MP4)

Zu Beginn dieses Themenblocks haben wir bereits darüber gesprochen, dass entscheidungsunterstützende KI-Systeme auch die aus “ihrer Sicht” beste

Kurs: Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (PDF)

Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (PDF)

Zu Beginn dieses Themenblocks haben wir bereits darüber gesprochen, dass entscheidungsunterstützende KI-Systeme auch die aus “ihrer Sicht” beste

Interaktion: Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (Aufgabe 1)

Generative Modelle | 06 | Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prinzipien und Strategien des Prompt Engineering" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Arbeitsblatt: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 5: Teachable Machine (PDF)

KI programmieren im Informatikunterricht Teil 5: Teachable Machine (PDF)

Diese Lernaufgabe führt in die Arbeit mit „Teachable Machine“ ein, einer Online-Umgebung zum einfachen Training von neuronalen Netzen. Die Aufgabe

Ländermaterial

Arbeitsblatt: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 5: Teachable Machine (DOCX)

KI programmieren im Informatikunterricht Teil 5: Teachable Machine (DOCX)

Diese Lernaufgabe führt in die Arbeit mit „Teachable Machine“ ein, einer Online-Umgebung zum einfachen Training von neuronalen Netzen. Die Aufgabe

Ländermaterial

Video: ML explained – Was sind MLOps? (3/3)

ML explained – Was sind MLOps? (3/3)

In diesem Video widmen wir uns MLOps (Machine Learning Operations), einem entscheidenden Aspekt für die Skalierung und Verwaltung von ML-Projekten

Arbeitsblatt: D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen

D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen

Beim Arbeitsblatt „KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen“ wird ergänzend zu den Arbeitsblättern „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

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