Introduce students aged 11 to 14 to AI and machine learning in a clear and responsible way through this engaging 4-lesson module.
Aktualisiert: 13 Jan 26
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Aktualisiert: 13 Jan 26
Aktualisiert: 13 Jan 26
In dieser Lektion wird der Begriff der künstlichen Intelligenz (KI) eingeführt. Beim Durcharbeiten von Aufgaben erfahren die Lernenden, was KI ist und was nicht und wie KI-Systeme zum Nutzen der Gesellschaft eingesetzt werden können. Sie werden dazu angeregt, die zur Beschreibung von KI verwendete Sprache zu analysieren und angemessene Fachbegriffe zu verwenden.
In dieser Lektion wird der Unterschied zwischen daten- und regelbasierten Verfahren zur Problemlösung erläutert. Die Lernenden erkunden außerdem, wie ML-Systeme mit einem datenbasierten Verfahren unter Einsatz von überwachtem Lernen erstellt werden.
In dieser Lektion wird die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) unter Einsatz von überwachtem Lernen behandelt. Die Lernenden erfahren anhand der Nutzung des interaktiven KI-Tools Quick, Draw!, wie gekennzeichnete Trainingsdaten zum Trainieren von Klassifizierungsmodellen verwendet werden, und untersuchen abschließend, wie Wahrscheinlichkeitswerte bei Vorhersagen von ML-Modellen verwendet werden.
In dieser Lektion wird erläutert, wie die zum Trainieren verwendeten Daten Voreingenommenheit in Modellen für maschinelles Lernen verursachen können. Die Lernenden erstellen ein eigenes ML-Modell zur Klassifizierung von Bildern von Äpfeln und Tomaten und entdecken, wie ein kleiner Datensatz zu voreingenommenen und ungenauen Vorhersagen führen kann. Abschließend untersuchen sie zwei Arten der Voreingenommenheit, die in Trainingsdaten auftreten können.
