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Activities and teaching material on artificial intelligence. Download the brochure in German, English, Korean, or Portuguese (BR).

Activities

Check out the download material for all activities below.
Korean translation: Shinok Kang, Wonil Kim, Injoo Kim, Horim Park, Sukjae Yang, Doyoung Lee and Jinsook Lim Portuguese translation: Ricardo Sousa If you are interested in translating the brochure into your language, just email us at hi(at)aiunplugged.org.

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Activities and teaching material on artificial intelligence. Download the brochure in German, English, Korean, or Portuguese (BR). Check out the download material for all activities below. Korean translation: Shinok Kang, Wonil Kim, Injoo Kim, Horim Park, Sukjae Yang, Doyoung Lee and Jinsook Lim Portuguese translation: Ricardo Sousa If you are interested in translating the brochure into your language, just email us at hi(at)aiunplugged.org.

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http://dalelane.co.uk/blog/?p=3524

Tutorial: https://www.youtube.com/playlist?list=PLaisj5ariFBfDmrB8vcyigbb5Xho7-zdK

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An educational tool for teaching kids about machine learning, by letting them train a computer to recognise text, pictures, numbers, or sounds, and then make things with it in tools like Scratch.

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Teachable Machine is a web tool that makes it fast and easy to create machine learning models for your projects, no coding required. Train a computer to recognize your images, sounds, & poses, then export your model for your sites, apps, and more.

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Teachable Machine by Google Creative Lab - Experiments with Google

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Since 2009, coders have created thousands of amazing experiments using Chrome, Android, AI, WebVR, AR and more. We're showcasing projects here, along with helpful tools and resources, to inspire others to create new experiments.

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3D Visualization of a Convolutional Neural Network

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https://appcamps.de/unterrichtsmaterial/kuenstliche-intelligenz/

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A platform for public participation in and discussion of the human perspective on machine-made moral decisions

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Cognimates - Stephania Druga - MIT Media Lab

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Cognimates - Stephania Druga - MIT Media Lab

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SwissEduc - Informatik - Künstliche Intelligenz

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Künstliche Intelligenz, KI, AI, Deep Blue, Roboter

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This project addresses learning outcomes in five categories: skills (students will demonstrate the ability to solve problems collaboratively as they work in pairs to complete lab activities), concepts (students will demonstrate knowledge of artificial intelligence and software engineering concepts), communication (students will be able to describe course concepts at multiple levels of abstraction), application (students will be able to identify applications of AI concepts), and research (students will demonstrate curiosity about course material).

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The eCraft2Learn project developed a set of extensions to the Snap! programming language to enable children (and non-expert programmers) to build AI programs. You can use all the AI blocks after importing this file into Snap! or Snap4Arduino. Or you can see examples of using these blocks inside this Snap!

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ReadyAI Curriculum The ReadyAI Curriculum includes customizable AI lessons and a showcase event. Through this curriculum, students will know and be able to implement 6 essential AI concepts, and create projects of how they can make our world better with AI. We provide 12 units of elementary AI

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Interim web space for the "AI for K-12" initiative - touretzkyds/ai4k12

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Die Jugendlichen erlangen ein grundlegendes Verständnis über Machine Learning Algorithmen und Anwendungen, sodass sie dazu befähigt werden, eine eigene Haltung zu dem Thema aufzubauen. Sie analysieren dabei nicht nur ihr eigenes Nutzungsverhalten, sondern positionieren sich zu verschiedenen ethischen Fragestellungen, die in diesem Zusammenhang entstehen.

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Die Jugendlichen erlangen ein grundlegendes Verständnis über Machine Learning Algorithmen und Anwendungen, sodass sie dazu befähigt werden, eine eigene Haltung zu dem Thema aufzubauen. Sie analysieren dabei nicht nur ihr eigenes Nutzungsverhalten, sondern positionieren sich zu verschiedenen ethischen Fragestellungen, die in diesem Zusammenhang entstehen.

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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇
#digitaleBildung #schule #twitterlehrerzimmer #unterricht

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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇
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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇#digitaleBildung #schule #twitterlehrerzimmer #unterricht
— fobizz (@fobizz) July 7, 2018

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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇
#digitaleBildung #schule #twitterlehrerzimmer #unterricht

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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇
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Wer das Thema Künstliche Intelligenz #KI und #MachineLearnning im Unterricht behandeln möchte, findet in diesem Thread ein paar Beispiele, interaktive Spiele und Experimente 🤓🤖👇
#digitaleBildung #schule #twitterlehrerzimmer #unterricht

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Um, What Is a Neural Network?

It's a technique for building a computer program that learns from data. It is based very loosely on how we think the human brain works. First, a collection of software "neurons" are created and connected together, allowing them to send messages to each other. Next, the network is asked to solve a problem, which it attempts to do over and over, each time strengthening the connections that lead to success and diminishing those that lead to failure. For a more detailed introduction to neural networks, Michael Nielsen's Neural Networks and Deep Learning is a good place to start. For a more technical overview, try Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville.

This Is Cool, Can I Repurpose It?

Please do! We've open sourced it on GitHub with the hope that it can make neural networks a little more accessible and easier to learn. You're free to use it in any way that follows our Apache License. And if you have any suggestions for additions or changes, please let us know.

We've also provided some controls below to enable you tailor the playground to a specific topic or lesson. Just choose which features you'd like to be visible below then save this link, or refresh the page.

What Do All the Colors Mean?

Orange and blue are used throughout the visualization in slightly different ways, but in general orange shows negative values while blue shows positive values.

The data points (represented by small circles) are initially colored orange or blue, which correspond to positive one and negative one.

In the hidden layers, the lines are colored by the weights of the connections between neurons. Blue shows a positive weight, which means the network is using that output of the neuron as given. An orange line shows that the network is assiging a negative weight.

In the output layer, the dots are colored orange or blue depending on their original values. The background color shows what the network is predicting for a particular area. The intensity of the color shows how confident that prediction is.

What Library Are You Using?

We wrote a tiny neural network library that meets the demands of this educational visualization. For real-world applications, consider the TensorFlow library.

Credits

This was created by Daniel Smilkov and Shan Carter. This is a continuation of many people's previous work - most notably Andrej Karpathy's convnet.js demo and Chris Olah's articles about neural networks. Many thanks also to D. Sculley for help with the original idea and to Fernanda Viégas and Martin Wattenberg and the rest of the Big Picture and Google Brain teams for feedback and guidance.

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It's a technique for building a computer program that learns from data. It is based very loosely on how we think the human brain works. First, a collection of software "neurons" are created and connected together, allowing them to send messages to each other.

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Programming a Chatbot | Schülerlabor Informatik - InfoSphere, Informatik entdecken in Modulen für alle Schulformen & Klassenstufen

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Imagine yourself sitting at your computer and chatting with your best friends, as always – at least that’s what you think. Would you really notice if it was a different person or even a chatbot that you’re talking to? Is that even possible?

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Hamburger Bildungsserver: Alle Informationen zum Thema KI im Unterrichtsfach Informatik.

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KI als Methode in der Bildung ist in jede Richtung gestaltbar. Dieser Denkimpuls will die häufig mit Angst besetzte Debatte durch eine objektive Diskussion rund um Chancen und Risiken ablösen. Konkrete Werte-Leitplanken sollen einen Austausch darüber ermöglichen, welcher Einsatz von KI im Klassenzimmer für Schülerinnen und Schüler, Pädagoginnen und Pädagogen sowie Eltern vertretbar und bereichernd sein könnte.

Autorinnen: Sandy Jahn (Ramboll Management Consulting GmbH), Stefanie Kaste (Initiative D21 e.V.), Anna März (VDI Technologiezentrum GmbH), Romy Stühmeier (Kompetenzzentrum Technik-Diversity-Chancengleichheit e. V.)

Veröffentlichung: Juni 2019

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KI als Methode in der Bildung ist in jede Richtung gestaltbar. Dieser Denkimpuls will die häufig mit Angst besetzte Debatte durch eine objektive Diskussion rund um Chancen und Risiken ablösen. Konkrete Werte-Leitplanken sollen einen Austausch darüber ermöglichen, welcher Einsatz von KI im Klassenzimmer für Schülerinnen und Schüler, Pädagoginnen und Pädagogen sowie Eltern vertretbar und bereichernd sein könnte.

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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen beeinflussen in unserer zunehmend vernetzten Welt schon heute das Leben eines jeden und werden im Rahmen der Digitalisierung auch in den nächsten Jahrzehnten von zentraler Bedeutung sein. Die Schülerinnen und Schüler von heute sind die Entscheidungsträger von morgen, wir ermöglichen eine frühe und umfassende Auseinandersetzung mit dem Thema - durch einen Kurs an Ihrer Schule!

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Inhalt des Dossiers:

Künstliche Intelligenz (KI) - das sind Computersysteme, Maschinen und Roboter, die selbstständig lernen können. Diese intelligenten Systeme spielen schon heute in vielen Bereichen unseres Lebens eine wichtige Rolle. Am Wissenschaftsjahr 2019 werden sich Institutionen, Bildungseinrichtungen, Hochschulen und Unternehmen mit ihrer Forschungskompetenz beteiligen. In Filmvorführungen, [...]

KI-Strategie und Hintergründe

Am 15. November 2018 hat die Bundesregierung ihre Strategie Künstliche Intelligenz verabschiedet. Die Strategie wurde gemeinsam durch BMWi, BMBF und BMAS erarbeitet. Mit ihr will die Bundesregierung den exzellenten Forschungsstandort Deutschland sichern, die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft ausbauen und die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von KI in allen Bereichen der [...]

Dokument von: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Die Plattform Lernende Systeme vereint Expertise aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft, um Deutschland international als Technologieführer für Lernende Systeme zu positionieren. Sie versteht sich als ein Ort des Austauschs und der Kooperation. Lernende Systeme im Sinne der Gesellschaft zu gestalten - diesen Anspruch verfolgt die Plattform Lernende Systeme, die das Bundesministerium [...]

Sichtbar machen, wie Künstliche Intelligenz die Wirtschaft und den Alltag bereits heute und künftig transformiert: Mit diesem Ziel bündelt die Plattform Lernende Systeme an dieser Stelle Anwendungen und Entwicklungsprojekte, in denen KI-Technologien in Deutschland heute und in naher Zukunft zum Einsatz kommen - über sämtliche Branchen, Einsatzfelder und [...]

Fortschritte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz werfen Fragen auf, wie sie sich für jede technologische Revolution stellen: Was ist von Nutzen und Vorteil für den Menschen jenseits der technischen Machbarkeit? Wie verändern sich Wirtschaft, Arbeit und Alltag? Wo liegen Risiken? Wie lassen sich diese Entwicklungen gesellschaftlich und politisch steuern? Die Debatte um KI berührt [...]

In der Mediathek der Plattform Lernende Systeme werden Interviews, Livestreams und weitere Filmbeiträge zu den Themen "Eine kurze Geschichte der KI", "Was verspricht KI für die Wirtschaft?", "Wie verändert KI die Arbeitswelt?", "Wie steht es bei KI um Sicherheit und Privacy?" und "Wohin geht die Reise bei KI?" angeboten.

Forschungseinrichtungen und Forschungsaktivitäten zum Thema Künstliche Intelligenz

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) wurde 1988 als gemeinnützige Public-Private Partnership (PPP) gegründet. Es unterhält Standorte in Kaiserslautern, Saarbrücken, Bremen, ein Projektbüro in Berlin und Außenstellen in Osnabrück und St. Wendel. Das DFKI ist auf dem Gebiet innovativer Softwaretechnologien auf der Basis von Methoden der [...]

Die Fraunhofer-Gesellschaft bearbeitet an vielen ihrer Institute Kompetenz- und Forschungsfelder der künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendungen in den Bereichen Robotik, Bild- und Sprachverarbeitung sowie Prozessoptimierung. Fraunhofer-Forschung leistet wesentliche Beiträge zur Theorie und Ethik der KI und orientiert sich zugleich eng an praktischen Bedarfen von Kunden. Die KI-Algorithmen und [...]

Ziel ist es, die Prinzipien von Wahrnehmen, Lernen und Handeln in autonomen Systemen zu verstehen, die mit komplexen Umgebungen interagieren. Das Verständnis soll genutzt werden, um künstliche intelligente Systeme zu entwickeln. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme erforschen diese Prinzipien in biologischen, hybriden und Computer-Systemen [...]

Die Munich School of Robotics and Machine Intelligence (MSRM) an der Technischen Universität München ist ein integratives Forschungszentrum im Bereich der maschinellen Intelligenz. Ziel dieses Zentrums ist es, die Grundlagen der Robotik, der Perzeption und der künstlichen Intelligenz zu erforschen, um innovative und nachhaltige technologische Lösungen für zentrale Herausforderungen [...]

Der Fachbereich ist Träger der wissenschaftlichen Arbeit der GI auf allen Teilgebieten der Künstlichen Intelligenz (KI), wobei sowohl die theoretischen, die software- und hardwaretechnischen Aspekte und die Verbindungen zu Anwendungsgebieten abgedeckt werden. Der FB veranstaltet eine jährliche Fachtagung, auf der Arbeiten aus allen Fachgruppen und Arbeitskreisen zum Fachgebiet Künstliche [...]

KI in Qualifizierungsprozessen und der Arbeitswelt von morgen

Das Educational Technology Lab des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) fokussiert die Unterstützung von Trainings-, Qualifizierungs- und Bildungsprozessen der schulischen, akademischen und beruflichen Aus-, Fort- und Weiterbildung durch Künstliche Intelligenz und innovative Softwaretechnologien. In Forschung, Entwicklung, Innovation und Transformation kommt der [...]

In interdisziplinären Laboren entwickelt das DFKI neue Technologien und Methoden zur Unterstützung von Trainings-, Qualifizierungs-, Lehr- und Lernprozessen in den relevanten Bildungsbereichen. Dies geschieht in Kooperation mit Partnern aus Lehre, Forschung und Wissenschaft, Schulen, der Digital- und Bildungswirtschaft sowie mit Spinoffs, EdTec-Startups und jungen E-Learning-Unternehmen. Die Seite [...]

In this report, we provide an overview of the most prominent Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) practices used in educational contexts focusing on Open Educational Resources (OER) and educational portals aiming to support K-12 education. To that end, we will provide definitions and descriptions of relevant terms, a short historical overview of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning [...]

Digitalisierung der Arbeitswelt als Trend bezeichnet den verstärkten Einsatz neuerer Informations- und Kommunikationstechnologien und Veränderungen von Arbeitsbedingungen und Arbeitsformen in Hinblick auf Automatisierung und Rationalisierung.

Qualifizierungsangebote zum Thema KI

InfoWeb Weiterbildung - IWWB

Immer häufiger ist in den Medien oder in Diskussionen von der "KI" die Rede. Doch was steckt genau dahinter und wie funktioniert eine Künstliche Intelligenz? In diesem Workshop wollen wir einen ersten Einblick in das Thema geben und zur Diskussion anregen. Praxisbeispiele, die zeigen, wie KI in unterschiedlichen Branchen eingesetzt wird, dürfen dabei ebenso wenig fehlen wie das [...]

09.10.2019 - 23.10.2019

The Elements of AI is a series of free online courses created by Reaktor and the University of Helsinki. We want to encourage as broad a group of people as possible to learn what AI is, what can (and can't) be done with AI, and how to start creating AI methods. The courses combine theory with practical exercises and can be completed at your own pace.

Recherche nach Studiengängen mit Bezug zum Thema "Künstliche Intelligenz" bei Studienwahl.de.

Recherche nach Studiengängen mit Bezug zum Thema "Künstliche Intelligenz" beim Hochschulkompass.

KI als Unterrichtsthema

Erklärvideo der logo!-Redaktion von ZDFtivi. "Künstliche Intelligenz" wird immer wichtiger. Forscher beschäftigen sich mit dem Thema und Politiker diskutieren darüber. Aber was ist "Künstliche Intelligenz" eigentlich? logo! erklärt es euch.

Der Artikel des ARD Bildungskanals alpha befasst sich mit der Definition von Künstlicher Intelligenz und weiteren wichtigen Begriffen, die mit der Thematik zusammenhängen. Die Seite bietet auch Links zu weiteren Beiträgen rund um das Thema Robotik und Maschinenintelligenz.

Über die Forschungsbörse der Wissenschaftsjahre haben Schulen bundesweit die Gelegenheit, Forscherinnen und Wissenschaftler in den Unterricht einzuladen. Lehrende können hier die Fachkräfte aus Wissenschaft, Forschung und Praxis online buchen - und zwar passgenau nach Fachgebiet und Region. Gestartet war die Forschungsbörse im Wissenschaftsjahr 2010 und wird nun für jedes [...]

Im Projekt Junior Science Café: Denk digital! organisieren Schüler Gesprächsrunden mit Experten. Mit Blick auf aktuelle Wissenschaft und Forschung tauschen sie sich in lockerer Atmosphäre über Themen rund um die digitale Gesellschaft aus. Die Eigeninitiative der Jugendlichen steht dabei im Vordergrund: Sie wählen das Thema und die Experten. Sie planen, moderieren und dokumentieren das Café – auch [...]

„forscher – Das Magazin für Neugierige" möchte Kinder und Jugendliche frühzeitig für die Welt der Wissenschaft und Forschung begeistern. Es richtet sich an Kinder und Jugendliche zwischen acht und zwölf Jahren und erscheint zwei Mal pro Jahr. Komplexe Zusammenhänge und neue Entdeckungen aus Wissenschaft und Forschung werden durch Reportagen, Bilder, Infografiken und Mitmachseiten gut lesbar und spannend [...]

Das online-Angebot von Planet Wissen bietet einen einleitenden Text zum Forschungsfeld Künstliche Intelligenz sowie weiterführende Texte zu den Aspekten Wahrnehmung und Bewusstsein. Auf Angebote zu verwandten Themen wie Geschichte des Computers, Robotik und Social Media wird verwiesen.

Es klingt wie Science Fiction, wie ein Horrorszenario aus einem Hollywood-Blockbuster, aber es wird passieren. Forscher, die an der Erschaffung von künstlichen Intelligenzen arbeiten, sind sich sicher: Noch in diesem Jahrhundert wird es Maschinen geben, die intelligenter sein werden als der Mensch und die uns die Herrschaft über den Planeten Erde entreißen könnten. Die Sendung zeigt, was [...]

Entwurf einer Unterrichtseinheit zum Thema Künstliche Intelligenz zum Einsatz ab Klassenstufe 7. Die Schülerinnen und Schüler setzen sich mit den Chancen und Risiken dieser neuen Technologie auseinander.

Der Blogbeitrag zeigt anhand von vier Unterrichtsbeispielen wie sich das Thema Künstliche Intelligenz im Unterricht behandeln und für die Schülerinnen und Schüler erfahrbar machen läßt. Auf verwendete Materialien und Software wird verlinkt.

Das Wissenschaftsjahr 2019 widmet sich der Künstlichen Intelligenz mit ihren vielen Facetten und mindestens ebenso vielen spannenden Fragen: Wie lernen Maschinen? Haben sie eigene Rechte? Warum ist die Mensch-Maschine-Kommunikation so kompliziert? Woher kommt das Unbehagen, sich mit menschenähnlichen Robotern zu unterhalten? Das Filmprogramm zum Wissenschaftsjahr gibt Kindern und Jugendlichen [...]

Auf dem Bildungsserver Berlin-Brandenburg wird ein exemplarischer Unterrichtsgang beschrieben, der sich auf ein Problem der „klassischen" KI konzentriert: die „Unterhaltung" mit einem Computer. Auf weitere Materialien wird verlinkt.

Dokument von: Bildungsserver Berlin-Brandenburg

Materialien zur Behandlung des Themas Künstliche Intelligenz im Informatikunterricht der Oberstufe.

Dokument von: Hamburger Bildungsserver

Letzte Aktualisierung: 25.06.2019 - massar@dipf.de

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Das Wissenschaftsjahr 2019 - Künstliche Intelligenz

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Inhalt des Dossiers: Künstliche Intelligenz (KI) - das sind Computersysteme, Maschinen und Roboter, die selbstständig lernen können. Diese intelligenten Systeme spielen schon heute in vielen Bereichen unseres Lebens eine wichtige Rolle. Am Wissenschaftsjahr 2019 werden sich Institutionen, Bildungseinrichtungen, Hochschulen und Unternehmen mit ihrer Forschungskompetenz beteiligen. In Filmvorführungen, [...]

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This groundbreaking comic essay on AI takes you on an illustrated journey through the dimensions and implications of this groundbreaking technology, discussing key opportunities and limitations. It is a creative stimulus for insiders as well as an invitation for newcomers to get informed and join the debate.

You are very welcome to download, read and share our Comic Essay on Artificial Intelligence We Need to Talk, AI for free in English, Spanish, Russian, Turkish, Slovenian and Czech(see Licence)! If you prefer, you have the possibility to buy a print version of the comic in English, Turkish and German here. Also check out the online course based on it.

Ihr seid herzlich eingeladen, unseren Comic-Essay KI, wir müssen reden auf Englisch, Spanisch, Russisch, Türkisch, Slovenisch und Tschechisch unter CC-Lizenz unentgeltlich herunterzuladen, zu lesen und zu teilen (siehe Licence). Hier könnt Ihr auch eine gedruckte Version des Comics in Deutsch, Türkisch und Englisch kaufen. Schaut euch auch den darauf basierenden Online-Kurs an.
Enjoy!

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This groundbreaking comic essay on AI takes you on an illustrated journey through the dimensions and implications of this groundbreaking technology, discussing key opportunities and limitations. It is a creative stimulus for insiders as well as an invitation for newcomers to get informed and join the debate.

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Gudrun Schiedermeier, Stefan Ullrich

Robert hat Informatik an der Friedrich-Alexander-Universität in Erlangen studiert. Schon während seines Masterstudiums hat er sich neben der Programmierung von mobilen Servicerobotern auch mit den ethischen und rechtlichen Aspekten beim Einsatz dieser „Robots" beschäftigt. Seine Studienkollegin Ina hat sich dagegen immer nur für das aktuell technisch Machbare sowie für die zukünftigen [...]

Constanze Kurz, Debora Weber-Wulff

Ansgar hat seinen Informatik-Master gerade abgeschlossen und nach einer Probezeit eine wichtige Entscheidung getroffen: Er hat begonnen, Vollzeit in einer Rüstungsfirma zu arbeiten. Es fiel ihm nicht ganz leicht, weil er keine besondere Vorliebe für das Militär hat, doch durch seine Masterarbeit war er mit der Firma bereits vertraut und überzeugt, [...]

Christina Class & Debora Weber-Wulff

Die Firma AlgoConsult entwickelt hochspezialisierte Verfahren für verschiedenste Anwendungsbereiche. Aus Marketing-Gründen werden sie gegenüber Kunden und zunehmend auch hausintern 'Algorithmen' genannt, auch wenn dies eher Etikettenschwindel ist.

Im Projekt „CompanyRate" wird für Investoren im Bankensektor ein Ratingsystem für in Deutschland tätige Unternehmen erstellt. Der Index soll zukünftige Investmententscheidungen erleichtern. Eine [...]

Christina Class & Debora Weber-Wulff

Sie haben sich seit Jahren darauf vorbereitet. Visionen der 50er Jahre eines selbstfahrenden Autos werden wirklich wahr. Galene, haben sie ihre Entwicklung, das selbstfahrende Auto, getauft, und es ist auf dem Testgelände fantastisch gefahren. Auch bei Testfahrten in Amerika - dazu musste Galene verschifft werden - lief alles prima. In [...]

Constanze Kurz & Debora Weber-Wulff

Herbert, ein ehemaliger Rechenzentrumsmitarbeiter, der seit kurzem im Ruhestand ist, wartet ungeduldig auf den Postboten. Er hat vor vier Tagen einen neuen Laptop über einen großen Versandhändler bestellt. Normalerweise dauert es nur zwei bis drei Tage, bis die Ware geliefert wird; Herbert war schon öfters Kunde dort. Als auch nach [...]

D

Michaela arbeitet in der örtlichen Polizeidienststelle vom Neustatt. Auf Grund der sinkenden Steuereinnahmen und Kürzungen der Zuschüsse des Bundeslandes, stehen in den kommenden Jahren deutlich weniger finanzielle Mittel für die Polizeiarbeit zur Verfügung. Die natürlichen Abgänge durch Pensionierungen werden wohl nicht ersetzt werden können. Insbesondere die Polizeipräsenz in der Stadt muss neu organisiert werden. [...]

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MIT Visiting Scholar and GRAMMY® Award-winning artist, Lupe Fiasco, experiments with our latest large language model PaLM 2 and MakerSuite to build AI tools for writers, rappers and wordsmiths.

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Help test early-stage experiments to shape the future of technology, together.

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Graphische Toolbox

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Ludwig is a toolbox built on top of TensorFlow that allows users to train and test deep learning models without the need to write code.

All you need to provide is a CSV file containing your data, a list of columns to use as inputs, and a list of columns to use as outputs, Ludwig will do the rest. Simple commands can be used to train models both locally and in a distributed way, and to use them to predict new data.

A programmatic API is also available in order to use Ludwig from your python code. A suite of visualization tools allows you to analyze models' training and test performance and to compare them.

Ludwig is built with extensibility principles in mind and is based on data type abstractions, making it easy to add support for new data types as well as new model architectures.

It can be used by practitioners to quickly train and test deep learning models as well as by researchers to obtain strong baselines to compare against and have an experimentation setting that ensures comparability by performing standard data preprocessing and visualization.

Ludwig provides a set of model architectures that can be combined together to create an end-to-end model for a given use case. As an analogy, if deep learning libraries provide the building blocks to make your building, Ludwig provides the buildings to make your city, and you can choose among the available buildings or add your own building to the set of available ones.

The core design principles we baked into the toolbox are:

No coding required: no coding skills are required to train a model and use it for obtaining predictions.

Generality: a new data type-based approach to deep learning model design that makes the tool usable across many different use cases.

Flexibility: experienced users have extensive control over model building and training, while newcomers will find it easy to use.

Extensibility: easy to add new model architecture and new feature data types.

Understandability: deep learning model internals are often considered black boxes, but we provide standard visualizations to understand their performance and compare their predictions.

Open Source: Apache License 2.0

Ludwig's basic requirements are the following:

Ludwig has been developed and tested with Python 3 in mind. If you don't have Python 3 installed, install it by running:

sudo apt install python3 # on ubuntu brew install python3 # on mac

You may want to use a virtual environment to maintain an isolated Python environment.

virtualenv -p python3 venv

In order to install Ludwig just run:

pip install ludwig

or install it by building the source code from the repository:

git clone git@github.com:uber/ludwig.git cd ludwig virtualenv -p python3 venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python setup.py install

This will install only Ludwig-s basic requirements, different feature types require different dependencies. We divided them as different extras so that users could install only the ones they actually need.

Text features extra packages can be installed with pip install ludwig[text] and include:

If you intend to use text features and want to use spaCy based language tokenizers, install language-specific models with:

python -m spacy download <language_code>

More details in the User Guide.

Image features extra packages can be installed with pip install ludwig[image] and include:

Audio features extra packages can be installed with pip install ludwig[audio] and include:

Visualization extra packages can be installed with pip install ludwig[viz] and include:

Model serving extra packages can be installed with pip install ludwig[serve] and include:

Any combination of extra packages can be installed at the same time with pip install ludwig[extra1,extra2,...] like for instance pip install ludwig[text,viz]. The full set of dependencies can be installed with pip install ludwig[full].

Beware that the tensorflow package contained in the requirements.txt file is the CPU version. If you prefer to install the GPU version, uninstall tensorflow and replace it with tensorflow=gpu after having installed ludwig, being careful at matching the version ludwig requires, as shown in requirements.txt.

If you want to train Ludwig models in a distributed way, you need to also install the horovod and the mpi4py packages. Please follow the instructions on Horovod's repository to install it.

Ludwig provides two main functionalities: training models and using them to predict. It is based on datatype abstraction, so that the same data preprocessing and postprocessing will be performed on different datasets that share data types and the same encoding and decoding models developed for one task can be reused for different tasks.

Training a model in Ludwig is pretty straightforward: you provide a CSV dataset and a model definition YAML file.

The model definition contains a list of input features and output features, all you have to do is specify names of the columns in the CSV that are inputs to your model alongside with their data types, and names of columns in the CSV that will be outputs, the target variables which the model will learn to predict. Ludwig will compose a deep learning model accordingly and train it for you.

Currently, the available datatypes in Ludwig are:

The model definition can contain additional information, in particular how to preprocess each column in the CSV, which encoder and decoder to use for each one, feature hyperparameters and training parameters. This allows ease of use for novices and flexibility for experts.

For example, given a text classification dataset like the following:

you want to learn a model that uses the content of the doc_text column as input to predict the values in the class column. You can use the following model definition:

{input_features: [{name: doc_text, type: text}], output_features: [{name: class, type: category}]}

and start the training typing the following command in your console:

ludwig train --data_csv path/to/file.csv --model_definition "{input_features: [{name: doc_text, type: text}], output_features: [{name: class, type: category}]}"

where path/to/file.csv is the path to a UTF-8 encoded CSV file containing the dataset in the previous table. Ludwig will perform a random split of the data, preprocess it, build a WordCNN model (the default for text features) that decodes output classes through a softmax classifier, train the model on the training set until the accuracy on the validation set stops improving. Training progress will be displayed in the console, but TensorBoard can also be used.

If you prefer to use an RNN encoder and increase the number of epochs you want the model to train for, all you have to do is to change the model definition to:

{input_features: [{name: doc_text, type: text, encoder: rnn}], output_features: [{name: class, type: category}], training: {epochs: 50}}

Refer to the User Guide to find out all the options available to you in the model definition and take a look at the Examples to see how you can use Ludwig for several different tasks.

After training, Ludwig will create a directory under results containing the trained model with its hyperparameters and summary statistics of the training process. You can visualize them using one of the several visualization options available in the visualize tool, for instance:

ludwig visualize --visualization learning_curves --training_statistics path/to/training_statistics.json

The commands will display a graph that looks like the following, where you can see loss and accuracy as functions of train iteration number:

Several visualizations are available, please refer to Visualizations for more details.

You can distribute the training of your models using Horovod, which allows training on a single machine with multiple GPUs as well as on multiple machines with multiple GPUs. Refer to the User Guide for more details.

If you have new data and you want your previously trained model to predict target output values, you can type the following command in your console:

ludwig predict --data_csv path/to/data.csv --model_path /path/to/model

Running this command will return model predictions and some test performance statistics if the dataset contains ground truth information to compare to. Those can be visualized by the visualize tool, which can also be used to compare performances and predictions of different models, for instance:

ludwig visualize --visualization compare_performance --test_statistics path/to/test_statistics_model_1.json path/to/test_statistics_model_2.json

will return a bar plot comparing the models on different measures:

A handy ludwig experiment command that performs training and prediction one after the other is also available.

Ludwig also provides a simple programmatic API that allows you to train or load a model and use it to obtain predictions on new data:

model_definition is a dictionary containing the same information of the YAML file. More details are provided in the User Guide and in the API documentation.

Ludwig is built from the ground up with extensibility in mind. It is easy to add an additional data type that is not currently supported by adding a datatype-specific implementation of abstract classes that contain functions to preprocess the data, encode it, and decode it.

Furthermore, new models, with their own specific hyperparameters, can be easily added by implementing a class that accepts tensors (of a specific rank, depending on the datatype) as inputs and provides tensors as output. This encourages reuse and sharing new models with the community. Refer to the Developer Guide for further details.

You can find the full documentation here.

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Ludwig is a toolbox built on top of TensorFlow that allows users to train and test deep learning models without the need to write code. All you need to provide is a CSV file containing your data, a list of columns to use as inputs, and a list of columns to use as outputs, Ludwig will do the rest.

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Interaktive Lerntools

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Interactive learning tools that can help you understand different machine learning algorithms.

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Unsere Beiträge zur INFOS 2019 in Dortmund: Workshop: Künstliche Intelligenz im Informatikunterricht der Sekundarstufe II - Unterrichtsmodul Lernende Algorithmen ( Pascal Schmidt, Stefan Strobel) Kurzvortrag: Informatikunterricht in der Grundschule?

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Künstliche Intelligenz Special: Künstliche neuronale Netze - Computer lernen sehen | Phil's Physics

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KI programmieren lernen - Künstliche Intelligenz Tutorials - YouTube

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KI programmieren lernen: CNNS & die häufigsten Fragen l Tutorial Teil 3 | Breaking Lab

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Zurück zum Artikel "Klicken, herumspielen, staunen" Diese Liste ist ein Zusatzangebot zu einem c't-Artikel. Sie wird nach dem Erscheinungstermin der jeweiligen Zeitschriftenausgabe nicht mehr aktualisiert. Bei älteren Artikeln kann es daher vorkommen, dass einzelne Links nicht mehr funktionieren. Wir bitten, dies zu entschuldigen.

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This page contains MENACE: a Machine Educable Noughts And Crosses Engine. MENACE was first built by Donald Michie in 1960 using 304 matchboxes. You can read about how MENACE works here.

You can play against MENACE below. As you play against it, it will learn to be a better player.

You can find the source code for this implementation on GitHub.

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This page contains MENACE: a Machine Educable Noughts And Crosses Engine. MENACE was first built by Donald Michie in 1960 using 304 matchboxes. You can read about how MENACE works here. You can play against MENACE below. As you play against it, it will learn to be a better player.

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In unserem Glossar finden Sie verständliche Erläuterungen zu wichtigen Begriffen rund um Künstliche Intelligenz und Lernende Systeme.

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zum Vgl: https://www.cleverbot.com/

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https://www.mobilegeeks.de/artikel/welcher-chatbot-ist-schlimmer-der-rassistische-oder-der-politisch-korrekte/

https://www.zeit.de/digital/internet/2016-03/microsoft-tay-chatbot-twitter-rassistisch

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Neues Harry Potter Kapitel der Maschine: https://botnik.org/content/harry-potter.html

https://www.youtube.com/watch?v=9Je8FITk_kQ

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Voicebox is a creative keyboard for remixing language. It offers word suggestions based on custom source material, similar to your phone's predictive text.

Try it now using one of the Voices below.

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Voicebox is a creative keyboard for remixing language. It offers word suggestions based on custom source material, similar to your phone's predictive text. Try it now using one of the Voices below.

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Wie funktioniert eigentlich Machine Learning?

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Das chinesische Zimmer #Sprachphilosophie #Gedankenexperimente #Fast Forward Science 2018

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Künstliche Intelligenz ist die Schlüsseltechnologie der Zukunft und schon Bestandteil unseres Alltags. Gleichzeitig fürchten wir uns vor ihr. Dabei haben viele Menschen keine Vorstellung, was KI überhaupt ist. Wie werden Computer intelligent? Harald Lesch über Chancen und Risiken der KI und die Frage, wie viel Kontrolle wir der Technik tatsächlich übergeben wollen.

Roboworld - ein ethisches Dilemma?

In der Science-Fiction-Literatur ist es ein oft beschworenes Bild: In übervölkerten Megastädten teilen sich die Menschen den Lebensraum mit Maschinen. Mit künstlicher Intelligenz lernen Maschinen, spezifische Aufgaben perfekt zu erfüllen. Welchen Regeln sollten die Maschinen folgen, damit der Mensch nicht auf der Strecke bleibt?

Roboworld - ein ethisches Dilemma?

Autonomes Fahren - mehr Sicherheit?

Alle 23 Sekunden verliert ein Mensch im Straßenverkehr sein Leben. In den meisten Fällen ist die Ursache menschliches Versagen. Die Hoffnung: autonome Fahrzeuge, die ihre Fahrgäste sicher und effizient ans Ziel bringen. Mithilfe künstlicher Intelligenz sollen Autos lernen, ihre Umgebung sicher zu identifizieren. Das System muss alle anderen Verkehrsteilnehmer erkennen und deren Verhalten prognostizieren. Menschliche Fahrer tun dies intuitiv. Bis eine künstliche Intelligenz dieselbe komplexe Leistung erbringt, ist es noch ein weiter Weg. Noch ist der Mensch für seine Fahrweise und Entscheidung in kritischen Situationen verantwortlich. Aber was ist, wenn eine künstliche Intelligenz die Kontrolle übernimmt? Selbst das perfekte autonome Fahrzeug wird nicht jedem Unfall ausweichen können, und das wirft ganz neue Fragen auf. Wie trifft das intelligente System kniffelige Entscheidungen in unvorhersehbaren Situationen? Hier gibt es nur entweder - oder: entweder ausweichen oder weiterfahren. Entweder trifft es die Fußgänger oder die Insassen.

Deep Learning - wie funktioniert das?

Für eine zuverlässige Analyse und Interpretation von medizinischen Bildern benötigen Ärzte meist jahrelange Erfahrung. Selbst geübte Radiologen können Anzeichen für krankhafte Gewebestrukturen in CT Scans übersehen. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in medizinischen Bereichen, die mit bildgebenden Verfahren arbeiten, macht Hoffnung. Computer sollen Ärzte nun unterstützen - durch maschinelles Lernen. Programmierer bringen ihnen bei, auffällige Merkmale in medizinischen Bildern aufzuspüren. Eine Leistung, die lange für unmöglich gehalten wurde. Erst um die Jahrtausendwende erreichten Computer die erforderliche Verarbeitungsgeschwindigkeit und Speicherkapazität, um ein komplexes Rechenverfahren des maschinellen Lernens zu nutzen, das sogenannte deep learning. Der Computer wird hierfür mit Millionen von Bilddaten, beispielsweise mit CT Scans, gefüttert. Er verarbeitet sie selbständig auf mehreren tiefer liegenden Schichten. Nach der Trainingsphase erkennt der Computer eigenständig spezifische Merkmale von Gewebeauffälligkeiten. Die Software soll Abweichungen finden, die ein Arzt nicht wahrnimmt. Der Einsatz von KI in der medizinischen Diagnostik ist noch in der Entwicklung. Die Technik muss sich erst im Klinikalltag beweisen.

Algorythmen - warum lügen sie?

Die Hoffnung ruht auf völlig neutralen und fairen Entscheidungen durch Algorithmen - auch bei der Einstellung von Personal. Längst erfolgt die Auswahl von Bewerbern in vielen Unternehmen mit einer automatischen Bewerbungssoftware, einer künstlichen Intelligenz. Beim „Automatic Recruiting" werden die Bewerbungen von einem Algorithmus nach guten und schlechten Kandidaten vorsortiert. Entscheidend sind dabei bestimmte Merkmalen und Schlüsselworten in den Bewerbungen bezogen auf die ausgeschriebene Stelle. . Ein Verfahren, um objektiv und vorurteilsfrei Bewerber zu sortieren - allein aufgrund seiner Qualifikation.
Doch so manches Unternehmen macht andere Erfahrungen. Der Onlinehändler Amazon bemerkte, dass seine Software Frauen systematisch benachteiligte - trotz guter Qualifikation. Wie war das möglich? Das System funktioniert nur dann, wenn es mit Daten trainiert wird. Im Fall von Amazon trainierte es mit früheren Bewerbungen heute erfolgreicher Mitarbeiter. Es sollte so quasi lernen, welche Eigenschaften Amazon bevorzugt. Aber in den vergangenen Jahren waren vor allem Männer eingestellt worden. Der Algorithmus kam also quasi zu dem Schluss, dass Bewerbungen von Frauen schlechter zu bewerten seien. Und zwar immer dann, wenn die Unterlagen das Wort „Frau" enthielten. Amazon bemerkte den Fehler und beseitigte die Software. Der Fall verdeutlicht das grundlegende Problem des maschinellen Lernens. Die künstliche Intelligenz kann nur so gut sein wie die Daten, mit denen sie trainiert wird.

Intelligente Roboter - wo liegt der Nutzen?

Nach der Tsunamikatastrophe 2011 mussten Menschen in die zerstörten Reaktoren in Fukushima, um das Schlimmste zu verhindern. Hunderte Japaner setzten ihr Leben aufs Spiel. Roboter mit menschenähnlichen Fähigkeiten hätten die Arbeiten übernehmen können - doch die gab es nicht: Für die Roboterbranche wurde Fukushima zum Weckruf.
DARPA, die Forschungsstelle des US-Verteidigungsministeriums, hat bereits 2013 ein Rennen für Roboter veranstaltet. Der Parcours ist den Herausforderungen von Fukushima nachempfunden: Die Roboter müssen ein Fahrzeug steuern, Türen selbstständig öffnen und Werkzeuge benutzen. Die größte Hürde ist unwegsames Gelände. Alle Roboter scheitern. Die Hoffnung: Je ähnlicher uns die Roboter werden, desto besser finden sie sich in einer für Menschen gemachten Umgebung zurecht. Doch Laufen auf zwei Beinen ist besonders schwierig. Menschen erfassen ihre Umgebung visuell. ATLAS', der Roboter von Team des IHMC, besitzt zwar keine Augen, dafür aber zwei Kameras und einen Laser, womit er sich räumlich orientieren kann. Aber Sehen allein genügt nicht, um die Balance zu halten. Menschen besitzen ein Gleichgewichtsorgan im Innenohr. Es erfasst jede Bewegung des Kopfes und die Position im Raum. ATLAS' Gleichgewichtsorgan ist ein Zylinder mit Sensoren für Lage und Beschleunigung. Doch genügt das für einen stabilen Gang? Das Zusammenspiel von Muskeln, Sehnen und Gelenken wird beim Menschen im Kleinhirn koordiniert. ATLAS' Gehirn ist ein Computer. Alle Informationen der Sensoren werden zentral verarbeitet. Eineinhalb Jahre später und nach vielen Verbesserungen der Entwickler wird ein zweites Rennen veranstaltet. Jetzt ist Atlas gewappnet. Und dennoch, erst beim zweiten Versuch schafft er den Parcours. Doch an einen Einsatz im Ernstfall ist wohl noch länger nicht zu denken.

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K.o. durch KI? Keine Angst vor schlauen Maschinen

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Künstliche Intelligenz ist die Schlüsseltechnologie der Zukunft und schon Bestandteil unseres Alltags. Gleichzeitig fürchten wir uns vor ihr. Dabei haben viele Menschen keine Vorstellung, was KI überhaupt ist. Wie werden Computer intelligent? Harald Lesch über Chancen und Risiken der KI und die Frage, wie viel Kontrolle wir der Technik tatsächlich übergeben wollen.

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Einsatz von ML for Kids

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Create a machine learning model that will determine whether you liked a movie or book based on your comments.

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An introduction to data science and machine learning

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An introduction to data science and machine learning

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KI schreibt Texte weiter

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Sie möchten regelmäßig über die Arbeit der Plattform Lernende Systeme und aktuelle Entwicklungen im Feld der Künstlichen Intelligenz informiert werden? Gerne halten wir Sie auf dem Laufenden! In unserem Online-Newsletter berichten wir vierteljährlich über spannende Fragen rund um die Entwicklung und den Einsatz von KI in Deutschland und Europa. Wir informieren Sie über Ergebnisse und Empfehlungen unserer Arbeitsgruppen, aktuelle Publikationen der Plattform sowie interessante Veranstaltungen, auf denen unserer Expertinnen und Experten als Redner auftreten. Über Ihre Anmeldung freuen wir uns!

Künstliche Intelligenz zum Wohl der Gesellschaft gestalten

Lernende Systeme sind der nächste Schritt der Digitalisierung. Sie lösen vorgegebene Aufgaben selbstständig und reagieren auf ihre Umwelt. Das Verhältnis von Mensch und Maschine ändert sich damit grundlegend - und muss im Sinne des Menschen gestaltet werden. Die Plattform Lernende Systeme bringt dazu führende Expertinnen und Experten aus Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und zivilgesellschaftlichen Organisationen aus den Bereichen Lernende Systeme und Künstliche Intelligenz zusammen. In thematisch spezialisierten Arbeitsgruppen erörtern sie die Chancen, Herausforderungen und Rahmenbedingungen für die Entwicklung und den verantwortungsvollen Einsatz Lernender Systeme. Aus den Ergebnissen leiten sie Szenarien, Empfehlungen, Gestaltungsoptionen oder Roadmaps ab. Weiterlesen ...

Aktuelles

Weiterlesen ... Was kann KI: Experten der Plattform beim KI-Speed Dating mit Bürgerinnen und Bürgern

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Sie möchten regelmäßig über die Arbeit der Plattform Lernende Systeme und aktuelle Entwicklungen im Feld der Künstlichen Intelligenz informiert werden? Gerne halten wir Sie auf dem Laufenden! In unserem Online-Newsletter berichten wir vierteljährlich über spannende Fragen rund um die Entwicklung und den Einsatz von KI in Deutschland und Europa.

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„Können Maschinen denken?", „Sind Menschen Maschinen?", „Ist künstliches Leben möglich?" sind grundlegende Fragen, die Menschen schon immer interessiert haben. In diesem Vertiefungsgebiet können solche Fragen auf dem Hintergrund der Ergebnisse der Forschung zur künstlichen Intelligenz (KI) und zum künstlichen Leben (KL) reflektiert werden.

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https://turing-bus.de/module/

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Nummer** | **Station** | **Aufgabe für die Lernenden** | **Benötigte Materialien** | **Max. Anz

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Which Face Is Real has been developed by Jevin West and Carl Bergstrom at the University of Washington as part of the Calling Bullshit project. All images are either computer-generated from thispersondoesnotexist.com using the StyleGAN software, or real photographs from the FFHQ dataset of Creative Commons and public domain images.

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https://colab.research.google.com
https://jupyter.org/

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One Pixel Attack Defeats Neural Networks | Two Minute Papers #240

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Bundesministerium für Bildung und Forschung

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Wissenschaftsjahr 2019 - Künstliche Intelligenz

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Künstliche Intelligenz (KI) ist das Thema des Wissenschaftsjahres 2019. Systeme und Anwendungen, die auf KI basieren, sind schon heute Bestandteil unseres Lebens.

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Royal Society: AI and machine learning mini-clips

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Royal Society: AI and machine learning mini-clips

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Teachers from the Royal Society Schools Network have identified various video exerts (mini-clips) that can be used as lesson resources to help explore the topic of Artificial Intelligence (AI) and machine learning. Each clip introduces an idea, such as 'How do machines learn?' to 'Is it intelligence, learning or mimicry?', and last just a couple of minutes. The exerts are all taken from the lecture series, and are focused on secondary level learning.

Artificial intelligence (AI) and machine learning mini-clips

You can download a helpful curriculum linked guide, Using the You and AI lecture series in teaching, to explore the mini-clips in more detail and see some suggested classroom ideas and stimulus questions. The length of each video is noted below in brackets.
Age 11 - 16 (Key stage 3 and 4)
If you use any of these resources with your class, please do email us with any feedback you have so we can review the impact these resources are having in schools across the UK.

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Schools Network | AI mini-clips | Royal Society

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Teachers from the Royal Society Schools Network have identified various video exerts (mini-clips) that can be used as lesson resources to help explore the topic of Artificial Intelligence (AI) and machine learning. Each clip introduces an idea, such as 'How do machines learn?' to 'Is it intelligence, learning or mimicry?', and last just a couple of minutes.

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Royal Society: You and AI Lecture Series

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Royal Society: You and AI Lecture Series

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Begleitcurriculum: https://royalsociety.org/-/media/education/teacher-consultant-resources/you-and-ai-video-resources_for-teachers-to-use.pdf

Zusammenfassung der Lectures: https://royalsociety.org/-/media/policy/projects/machine-learning/you-and-AI-summary.pdf?la=en-GB&hash=98E2FF41B07E0CD1E6F3F2684C27C7A5

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Throughout 2018, The Royal Society supported by DeepMind brought you the world's leading thinkers in AI, in order to help build a greater understanding of what machine learning and AI are, how the technology works, and the ways it may affect our lives.

The launch of You and AI followed the Royal Society's in-depth assessment of public views of machine learning which found that just one in ten members of the UK public recognised the term "machine learning", even though the technology - a form of artificial intelligence (AI) - is already part of our everyday lives.

This written summary (PDF) gives a sense of the issues covered in the series, and you can watch the videos at the links below.

Supported by DeepMind.

Find out more

Watch the video

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Throughout 2018, The Royal Society supported by DeepMind brought you the world's leading thinkers in AI, in order to help build a greater understanding of what machine learning and AI are, how the technology works, and the ways it may affect our lives.

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In den letzten Wochen habe ich einige neue Ideen zum Machine Learning Unterricht entwickelt, und in 2 Artikeln im Online-Magazin "Towards Data Science" veröffentlicht.

Der erste Artikel zeigt mit Hilfe einer Reihe von Animationen die Gefahren bei der Modellbildung. Es wird am Beispiel einer sehr vereinfachten Problemstellung, dem "fitten" einer Kurve durch eine Reihe von zweidimensionalen Datenpunkten, die Problematik des "Underfitting" und des "Overfitting" gezeigt.

Unter "Underfitting" versteht man die Tatsache, dass mit einem Modell versucht wird, vorliegende Daten zu erklären, das nicht mächtig genug ist, um die Zusammenhänge zu verstehen. Das Gegenteil ist bei "Overfitting" der Fall, hier wird ein Modell erstellt, das die Daten "übererklärt". Diese beiden grundlegenden Begriffe werden im Artikel in animierter Form thematisiert.
https://towardsdatascience.com/watching-machine-learning-models-fitting-a-curve-c594fec4bbdb
Der zweite Artikel widmet sich den unterschiedlichen Möglichkeiten, wie Machine Learning Modelle lernen können. Die Begriffe "Unsupervised Learning", "Supervised Learning" und "Reinforcement Learning" werden in spielerischer Form mit Hilfe eines neu entwickelten Kartenspiels vermittelt.
https://towardsdatascience.com/a-card-game-for-teaching-machine-learning-547611fb69d9

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Machine Learning Unterricht - www.stoeckl.ai

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In den letzten Wochen habe ich einige neue Ideen zum Machine Learning Unterricht entwickelt, und in 2 Artikeln im Online-Magazin "Towards Data Science" veröffentlicht. Der erste Artikel zeigt mit Hilfe einer Reihe von Animationen die Gefahren bei der Modellbildung. Es wird am Beispiel einer sehr vereinfachten Problemstellung, dem "fitten" einer Kurve durch eine Reihe von ...

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Learn about AI, machine learning, training data, and bias, while exploring ethical issues and how AI can be used to address world problems. Computer science is about so much more than coding! Enjoy Code.org’s first step in a new journey to teach more about AI throughout our curriculum.

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Teaching London Computing: A RESOURCE HUB from CAS LONDON & CS4FN

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The Royal Society has recently recommended that, given its importance to society, Machine Learning needs to be incorporated in to the school curriculum. Here we will explore some simple ways to introduce Machine Learning in to existing teaching across all key stages.

Machine Learning Technology is already a part of all of our lives. It is making decisions both for us and about us. It is the technology behind:

To fully understand the opportunities and consequences of the machine learning filled future, everyone needs to be able to ...

This education needs to start in school from primary onwards. There are many ways it can be embedded in the curriculum, both while supporting other subjects and explicitly learning about machine learning.

Here we give an overview. We provide some ideas, activities and resources for use in lessons to go deeper. Many are contained in our free booklet "Artificial Intelligence: but where is the intelligence?". We also use detailed unplugged AI case studies in our book The Power of Computational Thinking. (sorry you have to buy it).

SLIDES as delivered at CAS2018 in Birmingham are here:

Machine Learning is a technology that " allows computers to perform specific tasks intelligently, by learning from examples ". Rather than crafting an algorithm to do a job step by step...you craft an algorithm that learns to do things itself then train it on large amounts of data. It is all about spotting patterns in massive amounts of data.

In practice creating machine learning tools is done in several steps.

1. First create a machine learning engine. It is a program implementing an algorithm of how to learn in general. (This step is for experts!)

2. Next you train it on relevant data (e.g. images of animals). The more data it sees the better it gets at recognising things or making decisions (e.g. identifying animals).

3. You package up the newly trained tool in a user interface to make it easy for anyone to use it.

4. Your users then use the new machine learning application by giving it new data (e.g. you show it pictures of animals and it tells you what kind of animal they are).

Here is an example of a robot with a machine learning brain. It reacts just to the tone of voice - it doesn't understand the words. It learnt very much like a dog does. It was 'rewarded' when it reacted in an appropriate way and was 'punished' when it reacted in an inappropriate way. Eventually it learnt to behave like this.

What do we mean by spotting patterns? One way to think about it is that it is just grouping the data based on which is most similar. So in the case of our robot that has learnt to show a given expression when it hears a given sound it is grouping the data (sounds combined with the positions of its eyes, mouth and eyebrows) as illustrated in the diagram. Each time it hears a sound and places its eyes, mouth and eyebrows in a particular position, it gets feedback on whether that was appropriate or not. Over time it learns the pattern of which combinations are acceptable.

Ultimately it learns to show expressions that are very human like.

Suppose the idea was to train a tool as a classifier to be able to tell what something is - is a sound sad, happy or surprising? Then, once it has learnt the patterns, when some new data arrives (represented by the red dot), a new sound say combined with the expression on listeners faces, it just makes a choice based on which cluster that data point most clearly corresponds to. The red dot must correspond to a sad sound.

Playing 20 Questions

Once a machine learning algorithm is trained, to classify new things is a bit like it playing a game of 20 Questions. In the game we try and guess who or what a person is thinking of by asking yes/no questions about things about it.

Play a game where the other person thinks of an animal you must identify. Does it have feathers? Does it have fur? Does it walk on four legs? Is it black? In a small number of questions we narrow down the possibilities until we know what it is. The more we know about the features of animals, the easier it is to narrow it down.

A machine learning algorithm learns about the features of the specific things it classifies. Each feature rules out some possibilities, but leaves others. Returning to our robot that makes expressions. Was it a loud sound? Yes. Was it sudden? No. ... The robot should look unhappy. The right combination of features allows the algorithm to narrow the possibilities down to one thing.

The more data the algorithm was trained on, the more patterns it can spot. The more patterns it spots, the more rules about features it can create. The more rules about features it has, the more questions it can make its decision on.

There are several ways to try to make a machine do tasks 'intelligently'. For example:

Rule-based systems (writing rules explicitly)

Neural networks (copying the way our brains learn)

Genetic algorithms (copying the way evolution improves species to fit their environment)

Bayesian Networks (building in existing expert knowledge)

We will explore each in turn, before looking at social and ethical issues of machine learning.

Intelligence & rules: the intelligent piece of paper

The first step in understanding Machine Learning is to understand how computers might be able to do things 'intelligently' without learning. This can be illustrated with our 'Intelligent Piece of Paper'. We claim our intelligent piece of paper is more intelligent than most humans! How could this be true? It is just a piece of paper.

Why do we claim it is intelligent? Because it is better than most humans at its favourite game: Noughts and Crosses. It has played hundreds of times and has never lost. Of course if both players play well then any game of Noughts and Crosses should be a draw. Our piece of paper has drawn about half the games it has played but won the rest. If you didn't know you were playing a piece of paper you would think it is rather smart! (for example, if it stayed in another room and we just texted you its moves)

What did we do to the piece of paper to make it smart? We wrote on it some rules: rules to play the perfect game of noughts and crosses. Follow what it tells you blindly and you will play the game perfectly even if you've no idea what you are doing. Is it intelligent if it is just about following rules? That is all any computer does. If the paper isn't intelligent because it is just following rules, then no computer could ever be as that is all they do.

Here are its rules for going first (you need the rules on its other side too if you are going to make it play second ever!):

To write the rules - the algorithm - we had to work out a perfect strategy to win the game. We played lots of games in a structured way. We played a game and noted the result, then took back the last move and tried another again noting the result, and so on. We then took back two moves. Eventually we worked out which moves guaranteed we would not lose and turned them in to rules.

Arguably the intelligence is not in the rules but in coming up with them - in learning how to play. However, we can easily turn the above strategy we followed into an algorithm for working out how to play perfectly. Would those new rules be intelligent then? They came up with the way to win!

Perhaps intelligence itself is not the point, just being able to do specific tasks. It is being able to learn that matters whether that is intelligent or not. If we can create algorithms that can learn then we can create programs that can do all sorts of things well. That is where Machine Learning comes in...

Biology: Neural Networks and how the brain works

One of the main ways that machine learning is done is through what are called neural networks. Computer scientists try to make machines intelligent by copying some of the way our brain works. Explore how the nervous system, neurons and so our brains work by building a working brain that plays Snap out of rope, tubes and kids: a computational model of a brain. At the same time understand the basics of how neural networks work.

Neurons are just simple computational units. Signals (actually neurotransmitters) arrive on inputs from connected neurons. When enough signal has arrived in, the neuron fires and sends signals out to all the neurons it is connected to. This is enough for neurons to act like logic gates. By setting the neurons to fire on different thresholds and connecting them in different ways you can make diferent things happen - such as creating a brain that plays Snap. Some neurons are connected to sensors to sense the world (the input layer in machine learning terms). Others are connected to muscles to have action in the world (the output layer). In between are the relay neurons that provide the logic.

As the sensors (in our case our senses, like our eyes) cause the sensory neurons to fire, the trigger a cascade of firing of connected neurons, that may or may not ultimately trigger muscles to do things (like shout "Snap!"). In machine learning this cascade of signals through the network is called 'forward propagation '. In itself that does not involve learning though. Let's explore a simple form of machine learning algorithm...

A machine that learns: the sweet learning computer

Rather than trying to write rules - algorithms - for each task we want an intelligent machine to do, we actually write algorithms that say how to learn. Explore a simple algorithm for learning by building our Sweet Computer from sweets and cups. Then play it at the game of Hexapawn. Can you learn how to win the game faster than it does?

The way it works is that each board position is represented by a cup of sweets. There is one sweet for each possible move at each position. The sweets represent a 'rule' that any of those moves are possible. To decide where to go a sweet (so a move) is chosen at random from the cup of the current board position, and that move played. If a move immediately leads to losing the game, then the corresponding sweet is eaten. The computer will never make that move again (so not make that mistake). Over time more and more sweets are eaten. The only ones left eventually correspond to winning moves. They spell out rules saying what moves to make in each position.

If no sweets are left for a given position then the rule is "RESIGN!". In that case the sweet from the previous move is eaten. In this way the learning effect propagates backwards through the moves and earlier and earlier moves lose sweets and so gain better and better rules.

A variation is to add sweets to all moves that led to a win, but remove the last sweet that led to a win. This makes winning moves more likely to be taken, but losing moves less likely.

To find out more go to the activity page:

How neurons learn

Neurons 'learn' by adjusting the thresholds that determine when they fire. Neural networks that are trained on labelled data work in the same way. When being trained, they make a prediction based on the current settings of when to fire the neurons. If the answer given doesn't match the label which gives the correct answer then they adjust the thresholds that led to the wrong answer. This is similar to the way the Sweet Learning Computer (above) learns, but instead of adjusting how many sweets there are, it adjusts the threshold of when to fire a neuron.

Stopping SPAM with machine learning: weighted rules

Those of us who use email are bogged down in SPAM - unwanted email often with nefarious purposes. Let's use it for a good purpose for once - to help us see how machine learning works. You could create lots of rules, initially random rules, each that try to predict whether an email is SPAM. Each gives a score about how likely the email is SPAM. Some are more successful than others. If they are then raise their score, but if they get things wrong lower the score. The more emails that are and aren't SPAM the more accurate their weightings get. Some rules fade away whereas more successful ones get stronger and stronger...

The best way to properly understand the power of machine learning and the process of developing and training machine learning tools is to actively use existing tools and in particular train them and so see them learn.

Recognising Doodles

Combine it with a drawing activity where pupils try to guess each other's doodles, and then try and say exactly what features the doodle is made up of that allows it to be recognised.

Creating your own Machine Learning Tools

Machine Learning for Kids has created a machine learning engine plug in for Scratch. This makes it possible to write your own Machine Learning applications. It provides a series of lessons for developing specific applications in Scratch. You can train the underlying Machine Learning engine yourself on data, including images. This creates a series of specialist Machine Learning blocks you can use in Scratch. By adapting the ideas from the given code you can create your own ideas.

Machine learning has great potential to do a great deal of good for humanity. There are very many opportunities such as in healthcare. There are also traps, however. If we let it it can also cause great harm. This is one of the reasons it is important everyone understands the technology.

These issues can be incorporated into PSHE, Computing and English lessons, for example.

PSHE: Stereotypes, prejudice and discrimination

Machine Learning apps reflect society even the bad bits! It is possible that they could enhance s tereotypes, prejudice and discrimination. They are based on data, but if that data contains decisions made by past humans, then it could just reinforce that. For example if a machine learning tool was used to set pay levels of new employees, but its data was based on pay levels of workers historically, then it could identify the pattern that women are paid less than men, and so use that as its criteria.

A "Racist" prison sentencing program

It is important that algorithms that make decisions about us can explain themselves. At the moment that is really hard for the machine learning programs out there. They just learn patterns, but what those patterns are, who knows...

Social networks are awash with chatbots that masquerade as humans. Could they swing elections, so undermining democracy? If they are prejudiced and spout racist nonsense, could this influence their followers to be more prejudiced.

There is also a question of how information that results from classification algorithms is used. Programs exist for example to tell whether a woman is pregnant from her shopping habits. How might an employer use that information? Another program identifies gay people from a picture of their face. What might an oppressive regime do with such information?

A programs identifies pregnant women from their shopping habits

A program identifies gay people from their face

E-safety: privacy

Understanding the privacy issues around personal information and big data matters.

You are giving vast amount of (valuable) information about yourself away (for free).

It can be used to deduce a lot more about you than you may think you have given away.

It will be used to make decisions about you that affect your life (but there will be no argument of why).

Just because a machine says something about you doesn't make it true! For example, the program that 'identifies' people who are gay has accuracy of around 90%. That sounds good but it means it gets 1 person wrong in every 10 it makes a judgement about. Is that acceptable?

There are many different ways Machine Learning could be introduced in to the curriculum, because of the way it cuts across other subjects. This can in many cases just be by pointing out explicit links such as when teaching about the nervous system in biology.

Here we suggest some other ways to introduce Machine Learning in cross curricula topics.

English: Write a story inspired by machine learning

The societal, ethical and privacy issues behind Machine Learning and Big Data have potential for topics for writing fiction. For example, read the story "Robot" written for cs4fn at

First search for and read a selection of news stories about machine learning (or read some of the cs4fn articles e.g. above) for inspiration, then write your own short story inspired by the ethics of machine learning.

Music and Sound

Rebecca Fiebrink has use Machine Learning in a way that allows anyone to create their own musical instrument - out of thin air. She uses machine learning to enhance creativity of humans...Rather than learn some pre-existing relationship it gives a very quick way to code what would otherwise be very complex programs. You code by showing it examples of say hand positions and the sound they should make. It learns what you were thinking, but if you only have a vague idea it still comes up with something.

Another musical related application of machine learning is that of identifying birds. The thing about birds is they are very hard to see. You do hear them though. How might you write a program that can determine which birdsong you are hearing? One way is to get expert bird watchers to write rules about how they sound. Another is to give a machine learning program lots of example bird song that those experts have identified. They no longer have to work out how they know the difference: they just identify them and leave the machine learning tool to work out the pattern.

There are lots of resources being developed by different organisations and people suitable for novices to find out more about Machine Learning, and for use in school. Here are some:

The Royal Society has been investigating the potential of Machine Learning technology over the next 5-10 years, as well as the barriers to realising that potential. In addition to a detailed report they have proved a series of videos and infographics

Computer Science for Fun (cs4fn) has been writing about Machine Learning and Artificial Intelligence for over a decade. It includes articles on the underlying cmoputer science, novel applications and the ethical issues. All articles are aimed at school students.

Machine Learning for Kids provides a series of lessons for developing your own machine learning tools. It is based on Scratch. You can train the underlying Machine Learning engine on data, including images. This creates a series of specialist Machine Learning blocks you can use in Scratch. By copying the given code you can create a variety of applications.
Enabling children and beginning programmers to build AI programs (Ken Kahn)
The eCraft2Learn project is developing a set of extensions to the Snap! programming language to enable children (and non-expert programmers) to build AI programs.

In the Channel 4 programme 'Guy Martin Vs The Robot Car' Guy Martin investigates autonomous vehicles, attempts to build a robotic Ford Transit, and takes on an artificially intelligent race car. What's fastest, man or machine?

Eli Pariser's TED Talk "Beware Online Filter Bubbles" looks at the problems of only seeing information that fits our world view. As web companies strive to tailor their services (including news and search results) to our personal tastes, there's a dangerous unintended consequence: We get trapped in a "filter bubble" and don't get exposed to information that could challenge or broaden our worldview. Eli Pariser argues powerfully that this will ultimately prove to be bad for us and bad for democracy.

Apply Magic Sauce from the University of Cambridge demonstrates the power of profiling. A personalisation engine accurately predicts psychological traits from digital footprints of human behaviour.

AI:MMO: is a Massively Multiplayer Online (MMO) time travelling adventure, which will take 13-16 year olds to the next level on their coding journey: exploring Artificial Intelligence and Python, while linking to the school syllabus. CURRENTLY IN PREVIEW VERSION.

AI in Schools (FORTHCOMING)
Other Resources
Introduction to Machine Learning for kids

Kofac resources (Need to be a member of Computing at School to access)

Lessons on Artificial Intelligence from Bournetocode

[https://pbs.twimg.com/media/DTIE5vSWsAEP6MV.jpg]

A Gentle Introduction to Transfer Learning for Deep Learning

Super live example of data Internet live stats

This resource page has been set up as part of the PAMBAYESIAN project funded by EPSRC (EP/P009964/1) with support from the Network of Excellence.

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The Royal Society has recently recommended that, given its importance to society, Machine Learning needs to be incorporated in to the school curriculum. Here we will explore some simple ways to introduce Machine Learning in to existing teaching across all key stages. Machine Learning Technology is already a part of all of our lives.

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https://www.appsforgood.org/courses/machine-learning

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Apps for Good is preparing students for an ever-changing world, offering free creative tech courses for you to deliver in your classroom.

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MIT "AI Ethics Curriculum"

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Wie funktioniert „Künstliche Intelligenz"?

Wie weiss mein Handy was ich als nächstes Wort tippen will? Und warum schlägt mir YouTube weitere interessante Filme vor? Das ist „Künstliche Intelligenz kurz KI".

Hast du dir schon einmal überlegt was KI ist und wie sie funktioniert? Man schätzt, dass bis 2022 auf dem Gebiet der KI 58 Millionen neue Arbeitsplätze entstehen. Deshalb ist es wichtig, dass du sowohl ein gewissenhafter Konsument als auch Designer von KI bist!

Anhand von wenig Theorie, praktischen Beispielen, viel Spiel und „Herumpröbeln" wirst du lernen was KI ist. Du wirst erkennen, dass KI nicht perfekt und allwissend ist. Weiter finden wir heraus, welche Folgen die KI für uns haben kann. Schlussendlich wirst du eine verbesserte Version von YouTube entwerfen.

aufbau

Teil 1: Einführung Künstliche Intelligenz (KI)

Teil 2: Algorithmen & Meinungen

Teil 3: Einführung Ethik Matrix

Teil 4a: Einführung Supervised Machine Learning

Teil 4b: Algorithmische Voreingenommenheit

Teil 5: Spekulative Fiktion

Teil 6: Redesigning Youtube

Der Kurs basiert auf dem Projekt "AI + Ethics Curriculum for Middle School" von Blakeley H. Payne, Personal Robots Group, MIT Media Lab

material

Fragen für die Schüler sind auf Anfrage erhältlich.

kontakt

📧 Eugen Rodel

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Wie weiss mein Handy was ich als nächstes Wort tippen will? Und warum schlägt mir YouTube weitere interessante Filme vor? Das ist „Künstliche Intelligenz kurz KI". Hast du dir schon einmal überlegt was KI ist und wie sie funktioniert? Man schätzt, dass bis 2022 auf dem Gebiet der KI 58 Millionen neue Arbeitsplätze entstehen.

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About the team

The past few years have seen rapid advances in machine learning, with new technologies achieving dramatic improvements in technical performance. But we can go beyond optimizing objective functions. By building AI systems with users in mind from the ground up, we open up entire new areas of design and interaction.

PAIR is devoted to advancing the research and design of people-centric AI systems. We're interested in the full spectrum of human interaction with machine intelligence, from supporting engineers to understanding everyday experiences with AI.

Our goal is to do fundamental research, invent new technology, and create frameworks for design in order to drive a human-centered approach to artificial intelligence. And we want to be as open as possible: we're building open source tools that everyone can use, hosting public events, and supporting academics in advancing the state of the art.

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About the team The past few years have seen rapid advances in machine learning, with new technologies achieving dramatic improvements in technical performance. But we can go beyond optimizing objective functions. By building AI systems with users in mind from the ground up, we open up entire new areas of design and interaction.

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www.stoeckl.ai - KnowHow aus der AI-Welt

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Outcomes - Students will...

Define key vocabulary:
machine learning, neural networks, genetic algorithm, perceptron, sigmoid neuron, backpropagation

Describe the difference between supervised and unsupervised machine learning

Analyze the relationship between training data and testing data

Outline the path of data from inputs, weights, neurons, output, and backpropagation

Successfully train a simple neural network controlling a driving simulation

Evaluate models to apply abstraction at a high level

Gain increased confidence in computing, machine learning understanding, computer science, and advanced computational topics

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In 20 episodes, Jabril will teach you about Artificial Intelligence and Machine Learning! This course is based on a university-level curriculum. By the end o…

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KI und insbesondere Neuronale Netze und Deep Learning sind seit einigen Jahren das technologische Hype Thema. Da die Materie aber recht abstrakt ist - man könnte sagen, für die meisten ist es Neuland - wollen wir hier einige Irrtümer bereinigen, denen wir in unserer Arbeit häufiger begegnen. 1.

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Aly's Adventures in AI An introduction to AI & data science for elementary kids (7-12 years) 🤖 Learn More

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Einführung für den Unterricht mit Programmierbeispielen

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Einführung für den Unterricht mit Programmierbeispielen

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steinphysik.de needs to review the security of your connection before proceeding.

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Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz werden immer wichtiger für unseren Alltag, sodass eine Beschäftigung damit in der Schule unumgänglich ist. Science on Stage möchte Lehrkräfte darin unterstützen, diese Themen altersgerecht und alltagsbezogen zu vermitteln.

Gemeinsam mit dem Informatiklehrer, Dr. Daniel Janssen, hat Science on Stage Deutschland d ie Unterrichtsbroschüre „Machine Learning in der Schule - Eine praxisorientierte Einführung in künstliche neuronale Netze, Gesichtserkennung und Co." erstellt. Darin lernen Jugendliche einfache Modelle künstlicher neuronaler Netze kennen und mit dem Modellierungswerkzeug MemBrain zu konstruieren. Anschließend entwerfen sie ein Gesichtsmodell, das sie per Lernalgorithmus darauf trainieren, Gesichter wiederzuerkennen.

Die Unterrichtseinheit ist für den Informatikunterricht der Mittel- und Oberstufe geeignet und ist in Kooperation mit der Vector Stiftung entstanden.

Die Broschüre kann unten kostenlos als PDF heruntergeladen werden.

Hinweis:
Sie finden hier die 3. korrigierte Auflage (April 2022) zum Download. Es gab eine Aktualisierung hinsichtlich des verwendeten Datensatzes zur Gesichtserkennung mit MemBrain. Science on Stage Deutschland e.V. hat die ausdrückliche Erlaubnis des Herausgebers des Yale Face-Datensatzes, Dr. David Kriegman, University of California San Diego, dass dieser Datensatz im schulischen Rahmen zu Übungszwecken genutzt werden darf.

Alle Änderungen zu der vorangegangenen Auflage sind in den Anleitungen der Zusatzmaterialien zur Gesichtserkennung mit MemBrain gekennzeichnet.

Hinweis Mai 2023: Aufgrund technischer Probleme auf der Webseite der Urheber*innen funktioniert derzeit der in den Materialien angegebene Link zum Yale Face-Datensatz leider nicht. Der Datensatz ist auch über andere Quellen nicht erreichbar.

Update Dezember 2022:
Der Autor Dr. Daniel Janssen hat zusätzlich eine Webanwendung erstellt, mit dem man sehr einfach mehrere Sachen aus der Broschüre nachbauen kann. weiterhin ist die Seite gespickt mit vielen Beispielen und Videos, in denen die Beispiele ausführlich erläutert werden.

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Machine Learning in der Schule | Science On Stage

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Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz werden immer wichtiger für unseren Alltag, sodass eine Beschäftigung damit in der Schule unumgänglich ist. Science on Stage möchte Lehrkräfte darin unterstützen, diese Themen altersgerecht und alltagsbezogen zu vermitteln. Gemeinsam mit dem Informatiklehrer, Dr. Daniel Janssen, hat Science on Stage Deutschland d ie Unterrichtsbroschüre „Machine Learning in der Schule - Eine praxisorientierte Einführung in künstliche neuronale Netze, Gesichtserkennung und Co."

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Can a mere machine be intelligent?

We all know the movie plot, evil robots and computers taking over the world, but what is the reality? Here we look at artificial intelligence research, the field of science that tries to build 'thinking machines'. How are they built? What can they do? And, as importantly, what can't they do? We will also ask some interesting questions about a particularly well-known 'thinking machine', you!

There are two main ways AI researchers have tried to build 'intelligent' machines. The first is to look at all the things we humans can do, and write programs that can do them too.

The second way involves talking to the psychologists and neuroscientists to work out how our brains do intelligent things. If we can do that then maybe we can build a machine that works in the same way.

Even if we can build one, will we ever be willing to accept a mere machine is truly as intelligent as us though? After all all they are doing is dumbly following rules!

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Artificial Intelligence: but where is the intelligence?

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We all know the movie plot, evil robots and computers taking over the world, but what is the reality? Here we look at artificial intelligence research, the field of science that tries to build 'thinking machines'. How are they built? What can they do? And, as importantly, what can't they do?

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Maschinelles Lernen bedeutet, dass Computer statistische Lernverfahren anwenden, um automatisch Muster in Daten zu erkennen. Das macht es möglich, sehr genaue Vorhersagen zu treffen.

Weiter scrollen. Mit einem Datensatz über Wohnungen in den Vereinigten Staaten erstellen wir im folgenden ein Modell, um Wohnungen in New York von solchen in San Francisco zu unterscheiden.

Zunächst, ganz anschaulich

Nehmen wir an, Du musst entscheiden, ob sich eine Wohnung in San Francisco oder in New York befindet. In der Sprache des Maschinellen Lernens wird eine solche Kategorisierung von Daten als Klassifikation bezeichnet.

Da San Francisco relativ hügelig ist, kann die Höhe der Wohnung über dem Meeresspiegel ein guter Ansatz sein, um die beiden Städte zu unterscheiden.

Mit dem Datensatz über Höhenlagen auf der rechten Seite könnte man argumentieren, dass eine Wohnung auf mehr als 73 Metern über dem Meeresspiegel als eine in San Francisco klassifiziert werden sollte.

Feinere Abstufungen

Wenn wir eine weitere Dimension hinzufügen, können wir feinere Abstufungen vornehmen. Wohnungen in New York, zum Beispiel, haben sehr hohe Quadratmeterpreise.

Wenn wir Höhe und Preis pro Quadratmeter in einem Streudiagramm darstellen, können wir auch Wohnungen mit geringerer Höhe als 73 m auseinanderhalten.

Die Daten zeigen, dass unter den Wohnungen, die bis zu 73 Meter über dem Meeresspiegel liegen, diejenigen in New York sind, die mehr als 19.116,7$ pro Quadratmeter kosten.

Die Dimensionen in einem Datensatz werden auch Features, Prädiktoren, oder Variablen genannt.

Grenzen ziehen

Man kann die Höhe (> 73 Meter) und den Preis pro Quadratmeter (> 19.116 $) als Grenzen von Regionen im Streudiagramm darstellen. Die Wohnungen in der grünen Region liegen in San Francisco, diejenigen in der blauen liegen in New York.

Statistisches Lernen ist im wesentlichen das Ziehen von Grenzen in Daten mit Hilfe der Mathematik.

Natürlich benötigt man weitere Daten, um Wohnungen mit niedriger Höhe und niedrigerem Quadratmeterpreisen zu unterscheiden.

Der Datensatz, den wir verwenden, um unser Modell zu erstellen, hat sieben Dimensionen. Das Erstellen eines Modells wird auch als Training bezeichnet.

Auf der rechten Seite zeigen wir die Variablen in einer Streudiagramm-Matrix, um die Beziehungen zwischen allen Paaren von Dimensionen zu zeigen.

Es gibt zwar eindeutig Muster in den Daten, aber die Grenzen sind nicht so offensichtlich.

Und jetzt zum maschinellen Lernen

Maschinelles Lernen kommt ins Spiel, wenn es darum geht, Muster zu erkennen. Maschinelle Lernverfahren benutzen statistisches Lernen, um Grenzen in Daten zu erkennen.

Ein Beispiel für ein Lernverfahren ist der Entscheidungsbaum. Entscheidungsbäume betrachten immer nur eine Variable gleichzeitig und sind eine relativ anschauliche (wenn auch schlichte) Methode.

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Eine visuelle Einführung ins Maschinelle Lernen

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Was ist maschinelles Lernen? Verstehe, wie es funktioniert mit unserer animierten Datenvisualisierung.

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https://www.medien-in-die-schule.de/unterrichtseinheiten/machine-learning-intelligente-maschinen/modul-4-intelligente-maschinen-ein-zukunftsgespra%CC%88ch/

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Der KI-Campus ist die Lernplattform für Künstliche Intelligenz mit kostenlosen Online-Kursen, Videos und Podcasts zu KI.

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Lerne KI noch heute - mit Python die Welt erobern!

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We've trained a neural network called DALL·E that creates images from text captions for a wide range of concepts expressible in natural language.

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Das von iRights.Lab entwickelte Medienpaket erläutert, was hinter dem Begriff „Künstliche Intelligenz" steckt. Unterschiedliche Szenarien, der Stand der Technik sowie Chancen und Herausforderungen werden beleuchtet. Immer wieder wird Bezug auf die Lebenswirklichkeit der Schülerinnen und Schüler genommen. Das Medienpaket ist in 3 Teile gegliedert:
* Teil A - Einführung
* Teil B - Praxisbeispiele
* Teil C - Chancen und Herausforderungen
Teil A gibt einen Überblick, eine Einführung und konkretisiert den Begriff KI. Teil B behandelt das Thema konkreter, indem das Erlernte anhand von Praxisbeispielen vertieft wird. Teil C lenkt den Blick auf Tiefergehendes.
Die Teile A und B sind geeignet ab Klasse 7, die Medien aus Teil C bieten sich ab der 10. Klasse an. Die Medien sind an der Strategie der Kultusministerkonferenz „Bildung in der digitalen Welt" ausgerichtet. Je nach Lehrplan sind sie vor allem für die Fächer Informatik, Technik, Sozialkunde und Ethik geeignet.
Das Medienpaket enthält außerdem den Comic „We need to talk, ai." von Dr. Julia Schneider und Lena Kadriye Ziyal.

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Das von iRights.Lab entwickelte Medienpaket erläutert, was hinter dem Begriff „Künstliche Intelligenz" steckt. Unterschiedliche Szenarien, der Stand der Technik sowie Chancen und Herausforderungen werden beleuchtet. Immer wieder wird Bezug auf die Lebenswirklichkeit der Schülerinnen und Schüler genommen.

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Künstliche Intelligenz ist die nächste Stufe der Digitalisierung – und betrifft damit alle. Für den Schulunterricht oder andere Bildungsangebote bieten sich zahlreiche Ansatzpunkte: von den technologischen Grundlagen über konkrete Anwendungen bis hin zu gesellschaftspolitischen Fragen zum Einsatz vo…

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Christian Opitz / KI Informatikunterricht Sek. I

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Lernende Systeme

Sind Computer intelligent?

In Online-Alltag begegnen dir immer wieder Systeme, die sich scheinbar intelligent verhalten und gute Tipps für dich haben:

Ein Online-Shop meldet: Wenn Sie das gekauft haben, könnte Sie auch Folgendes interessieren...

Dein Streaming-Anbieter behauptet: Basierend auf den bisherigen Filmen habe ich diese Filmtipps für Sie...

Der App-Store meint: Vorschläge für dich!

Selbst deine Tastatur auf dem Smartphone hat scheinbar immer die passenden Wortvorschläge für dich.
In dieser Lernstrecke lernst du solche Systeme genauer kennen und kannst auch eigene Experimente damit machen.

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In Online-Alltag begegnen dir immer wieder Systeme, die sich scheinbar intelligent verhalten und gute Tipps für dich haben: Ein Online-Shop meldet: Wenn Sie das gekauft haben, könnte Sie auch Folgendes interessieren... Dein Streaming-Anbieter behauptet: Basierend auf den bisherigen Filmen habe ich diese Filmtipps für Sie... Der App-Store meint: Vorschläge für dich!

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Künstliche Intelligenz verändert unser Leben. Lernende Systeme durchdringen unseren Alltag, lösen vorgegebene Aufgaben selbstständig und reagieren auf ihre Umwelt.

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KI KONKRET. Künstliche Intelligenz - einfach erklärt

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ecraft2learn.github.io

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Semantris is a word association game powered by machine learning.

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Amzi! inc. provides software and services for embedding intelligent components that apply busines rules, diagnose problems, recommend configurations, give advice, schedule events, monitor processes and more.

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Books Book: AI Super-Powers: China, Silicon Valley, and The New World Order Book: Architects of Intelligence: The truth about AI from the people building it Book: Artificial Intelligence: A Guide f…

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Can you spot the DeepFake? Detect Fakes challenges you to discern AI-manipulated videos from real videos. Can you do better than an algorithm?