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Arbeitsblatt: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 6: Ethik in der KI (DOCX)
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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
Arbeitsblatt
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Unterrichtsbaustein: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 7: Data Scientist (ZIP)
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KI programmieren im Informatikunterricht Teil 7: Data Scientist (ZIP)
Die ZIP-Datei enthält die Aufgabenbeschreibung und mehrere Datensätze vom Projekt Radmesser. Im KI-Bereich entwickeln sich rasant neue Berufsfelder
Unterrichtsbaustein
Ländermaterial
Unterrichtsbaustein: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 2: Bilderkennung (ZIP)
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KI programmieren im Informatikunterricht Teil 2: Bilderkennung (ZIP)
Die ZIP-Datei enthält die Aufgabenbeschreibung, ein Python-Programm zur Bildklassfizierung und Blumenfotos als Lerndaten. In dieser Lernaufgabe lernen
Unterrichtsbaustein
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Unterrichtsbaustein: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 3: LSTM und Reihenvorhersage (ZIP)
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KI programmieren im Informatikunterricht Teil 3: LSTM und Reihenvorhersage (ZIP)
Die ZIP-Datei enthält die Aufgabenbeschreibung und ein Python-Programm zur Reihenvorhersage. In dieser Lernaufgabe lernen die Schülerinnen und Schüler
Unterrichtsbaustein
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (MP4)
Du kennst nun unseren Anwendungsfall und weißt, dass es in diesem Themenblock um Prognosemodelle geht und diese auf Verfahren des überwachten
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (PDF)
Du kennst nun unseren Anwendungsfall und weißt, dass es in diesem Themenblock um Prognosemodelle geht und diese auf Verfahren des überwachten
Kurs
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation
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Interaktion: Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)
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Woche 7 | Ethik | Transparenz (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Transparenz" aus Woche 7.
Interaktion
Video: Künstliche Intelligenz in 2 Minuten erklärt: Was ist eigentlich KI?
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Künstliche Intelligenz in 2 Minuten erklärt: Was ist eigentlich KI?
Dieses vom KI-Campus produzierte Video beschäftigt sich mit folgenden Fragen: Was ist eigentlich Künstliche Intelligenz (KI)? Wo kommt KI zum Einsatz
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Video: Dr. med. KI – KI in der Medikamentenentwicklung: Prof. Dr. Andrea Volkamer
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Dr. med. KI – KI in der Medikamentenentwicklung: Prof. Dr. Andrea Volkamer
Zusammen mit der Charité Berlin bietet der KI-Campus unter dem Namen „Dr. med. KI“ Online-Kurse und Podcasts zur Verbindung von Künstlicher
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Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
Kurs
Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
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Video: Woche 7 | Ethik | Transparenz (MP4)
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Woche 7 | Ethik | Transparenz (MP4)
Habt ihr euch schonmal gefragt, wie die TikTok Algorithmen euch so präzise Videos empfehlen oder wie ChatGPT zu den Antworten kommt, die es auswirft
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die logistische Regression (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die logistische Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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