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Rahmenlehrpläne

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Video: C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung (Video)

C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung (Video)

Das Video „C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung“ erklärt die extrinsische Evaluierung von Clusteranalysen für den Fall

Veranschaulichung: Wie KI wirklich lernt | Das Märchen-Modell

Wie KI wirklich lernt | Das Märchen-Modell

Vertiefungsdokument zum "Grundlagendokument Werkzeug KI | Orientierung für Fachkräfte in der Kita": Wie lernt eine KI aus Texten? Anhand von sechs

Veranschaulichung

Interaktion: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 3)

Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Interaktion: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 2)

Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Interaktion: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 1)

Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Über Generative Modelle sprechen" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Video: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (MP4)

Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (MP4)

Bei jeder Einführung von neuer Technik fällt es uns am Anfang schwer die richtigen Worte zu finden. In diesem Abschnitt geht es nun genau darum. Nach

Kurs: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (PDF)

Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (PDF)

Bei jeder Einführung von neuer Technik fällt es uns am Anfang schwer die richtigen Worte zu finden. In diesem Abschnitt geht es nun genau darum. Nach

Kurs: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (PDF)

Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (PDF)

In diesem Video lernst du potentielle Einsatzszenarien für text- und bildgenerierende KI kennen.

Video: Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (MP4)

Woche 14 | Anwendungsbeispiele | Generative Modelle in der Praxis (MP4)

In diesem Video lernst du potentielle Einsatzszenarien für text- und bildgenerierende KI kennen.

Interaktion: Generative Modelle | 06 | Model Collapse (Aufgabe 1)

Generative Modelle | 06 | Model Collapse (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Model Collapse" aus der Sektion “Generative Modelle”.

Sonstiges: D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN

D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN

Im Jupyter Notebook zum Thema „D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN“ geht es um die Erklärbarkeit von neuronalen

Video: Generative Modelle | 06 | Model Collapse (MP4)

Generative Modelle | 06 | Model Collapse (MP4)

Generative Modelle benötigen sehr viele Trainingsdaten, deshalb kommen oft künstlich erstellte Daten zum Einsatz. Warum das zu Problemen führen kann

Kurs: Generative Modelle | 06 | Model Collapse (PDF)

Generative Modelle | 06 | Model Collapse (PDF)

Generative Modelle benötigen sehr viele Trainingsdaten, deshalb kommen oft künstlich erstellte Daten zum Einsatz. Warum das zu Problemen führen kann

Arbeitsblatt: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 6: Ethik in der KI (PDF)

KI programmieren im Informatikunterricht Teil 6: Ethik in der KI (PDF)

Anhand des Beispiels Gesichtserkennung sollen die Schülerinnen und Schüler in einem Gruppenpuzzle den Einsatz von künstlicher Intelligenz bewerten

Ländermaterial

Arbeitsblatt: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 6: Ethik in der KI (DOCX)

KI programmieren im Informatikunterricht Teil 6: Ethik in der KI (DOCX)

Anhand des Beispiels Gesichtserkennung sollen die Schülerinnen und Schüler in einem Gruppenpuzzle den Einsatz von künstlicher Intelligenz bewerten

Ländermaterial

Graphische Darstellung einer Debatte zwischen einem Mensch und einem Roboter, die hinter einem Rednerpult stehen.

Bildungsdebatte KI: Chancen und Herausforderungen

Die Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) stößt neue Ansätze im Bildungsbereich an. Technologien wie ChatGPT oder adaptive Lernplattformen

HubbS-Redaktion

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