Lektion 1: Was ist KI?

Einsatz von KI in der heutigen Welt, Vor- und Nachteile von KI-Systemen

Lektion 2: Wie Computer aus Daten lernen

Rolle datenbasierter Modelle in KI-Systemen und beim maschinellem Lernen

Lektion 3: Das Problem der Voreingenommenheit

Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen zur Klassifizierung von Bildern, Entstehen von Voreingenommenheit aufgrund eines begrenzten Datensatzes

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Lektion 4: Entscheidungsbäume

Arten von Entscheidungsbäumen und Gründe für deren Verwendung beim maschinellen Lernen

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Lektion 5: Problemlösung mit ML-Modellen

Trainieren und Testen eines ML-Modells zur Lösung eines realen Problems

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Lektion 6: Modellsteckbriefe und Berufe

Bewerten eines Projekts durch Erstellen eines Modellsteckbriefs, Berufe im Bereich der KI

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Large Language Models (LLMs)

Funktionsweise und Vorteile von Large Language Models, Gründe dafür, warum LLM-Ergebnisse nicht immer zuverlässig sind

Ökosysteme und KI – Biologie

Einsatz von künstlicher Intelligenz im Tierschutz