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Aktivitäten und Unterrichtsmaterial zu Künstlicher Intelligenz ohne Strom

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Aktivitäten und Unterrichtsmaterial zu Künstlicher Intelligenz ohne Strom

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Activities and teaching material on artificial intelligence. Download the brochure in German, English, Korean, Spanish, 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.

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Die Roboter kommen näher: Künstliche Intelligenz revolutioniert die Welt der Technik und krempelt große Teile des Arbeits- und Wirtschaftslebens um. Sie wirft auch Fragen nach ethischen Standards auf: Welche Aufgaben dürfen Pflegeroboter übernehmen? Wer trägt die Verantwortung, wenn autonome Fahrzeuge auf öffentlichen Straßen unterwegs sind? Letztendlich geht es auch um uns Menschen. Wir müssen unsere Rolle in einer technisch veränderten Welt neu definieren.
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 Denkanstöße zu diesen elementaren Fragen des 21. Jahrhunderts und macht sie bekannt mit einigen denkenden Maschinen, die in der Filmgeschichte unvergessen bleiben.

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Wissenschaftsjahr 2019 - Künstliche Intelligenz - Wissenschaftsjahr 2019

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Die Roboter kommen näher: Künstliche Intelligenz revolutioniert die Welt der Technik und krempelt große Teile des Arbeits- und Wirtschaftslebens um. Sie wirft auch Fragen nach ethischen Standards auf: Welche Aufgaben dürfen Pflegeroboter übernehmen? Wer trägt die Verantwortung, wenn autonome Fahrzeuge auf öffentlichen Straßen unterwegs sind? Letztendlich geht es auch um uns Menschen.

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Interaktives Beispiel auch für jüngere Kinder mit ökologischen und ethischen Bezügen

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This lesson also gave my students the opportunity to see that there is an element of opinion in classification systems. Later, when we started to see how bias can end up in AI, I was able to pull them back and remind them that the data used to train their models was based on choices.

Seneca Hart * CS Discoveries Teacher

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Learn about artificial intelligence (AI) | Code.org

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Tools to help students and teachers bring AI into the classroom.

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Wir freuen uns über das große Interesse an der Jugendaktion „Mensch, Maschine!".
Leider ist es nicht mehr möglich Materialien zu bestellen. Sie können sich die einzelnen Elemente des Spiels als Druckdateien herunterladen.

Auf dieser Seite finden Sie auch alle anderen Materialien zum Download.

Analog lernen, wie KI funktioniert? Das geht: mit dem Spiel „Mensch, Maschine!", das auf einem klassischen Spielbrett zeigt, wie Maschinelles Lernen aussehen kann. Angelehnt an das traditionelle „Bauernschach" können bis zu fünf Spielerinnen und Spieler Runde für Runde erleben, wie der Lernfortschritt der Maschine immer größer wird - und so nachvollziehen, wie sich menschliches Denken von der Arbeitsweise der Maschine unterscheidet.
Ziel des Spiels ist, die Gegnerin bzw. den Gegner zu schlagen, indem alle Figuren aus dem Spiel geworfen, die gegnerische Spielseite erreicht oder die Gegnerin bzw. der Gegner blockiert wird. Je mehr Runden gespielt werden, desto größer wird der Lernfortschritt der Maschine: Denn sie lernt, indem sie erfolglose Spielzüge einfach aus ihrem „Gedächtnis" streicht - und sie nicht noch einmal anwendet.
„Künstliche Intelligenz ist eine wichtige Zukunftstechnologie, die wir gezielt fördern und weiterentwickeln. Mit der Jugendaktion im Wissenschaftsjahr 2019 haben wir ein innovatives Bildungsangebot geschaffen, um KI für Kinder und Jugendliche spielerisch erlebbar zu machen. Zum einen können junge Menschen herausfinden, wie Maschinelles Lernen funktioniert. Zum anderen erfahren sie, welche Auswirkungen Künstliche Intelligenz auf unsere Zukunft hat. So erleben sie hautnah, welchen Beitrag Wissenschaft und Forschung leisten, um den technologischen Fortschritt zum Wohle der Gesellschaft zu gestalten."„Künstliche Intelligenz verändert heute schon nahezu alle Bereiche unserer Gesellschaft und greift schon heute tief in unser alltägliches Leben ein. Je eher Kinder und Jugendliche Möglichkeiten und Mechanismen dieser wichtigen Zukunftstechnologie kennenlernen, desto besser sind sie für ihre berufliche und auch private Entwicklung gerüstet".
Prof. Dr. Birgitt Riegraf, Präsidentin der Universität Paderborn
Bundesbildungsministerin Anja Karliczek, MdB

Die pädagogischen Materialien, die ergänzend zum Spiel angeboten werden und neben praktischen Arbeitsblättern spannende Fakten über KI enthalten, werden unter wissenschaftlicher Federführung der Universität Paderborn entwickelt und vom BMBF gemeinsam mit der Deutsche Telekom Stiftung unterstützt und veröffentlicht. Das Lehr- und Arbeitsmaterial vertieft die spielerische Auseinandersetzung mit dem Thema KI. In sechs Modulen erhalten die Lehrkräfte und Betreuerinnen und Betreuer in außerschulischen Bildungseinrichtungen Einblicke darin, wie KI funktioniert, welche ethischen Diskussionen sich mit ihrem Einsatz ergeben und in welchen Bereichen sie jetzt und in Zukunft eingesetzt werden kann.

Für die Jugendlichen steht begleitend ein Aktionsheft bereit: Spannende, überraschende Fakten zu KI und kreative Übungen führen sie gleichzeitig unterhaltsam und informativ an das Thema heran. So können sie auf spielerischem Wege ihr Wissen über KI erweitern.

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Bundesministerium für Bildung und Forschung

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Wir freuen uns über das große Interesse an der Jugendaktion „Mensch, Maschine!". Leider ist es nicht mehr möglich Materialien zu bestellen. Sie können sich die einzelnen Elemente des Spiels als Druckdateien herunterladen. Auf dieser Seite finden Sie auch alle anderen Materialien zum Download. Analog lernen, wie KI funktioniert?

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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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In unserem Online-Kurs lernst du Grundlagen zu Künstlicher Intelligenz und entwickelst neue Ideen zur Zukunft mit KI. Jetzt mitmachen!

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Auf dem Weg in die digitale Zukunft: Schüler:innen fragen nach gesellschaftlichen Herausforderungen von künstlicher Intelligenz.

Worum geht's?
Künstliche Intelligenz - oder kurz KI: Viele sprechen davon, dass „denkende" Technik unsere Welt in den kommenden Jahren grundlegend verändern wird - manche sagen sogar die fünfte industrielle Revolution voraus. Doch worum geht es bei Künstlicher Intelligenz eigentlich? Was macht sie mit jedem einzelnen von uns und welche Auswirkungen hat sie auf die Gesellschaft? Wer entwickelt Künstliche Intelligenz und wo kommt sie schon heute zum Einsatz? Kreativ setzen sich die SuS mit diesen Fragen auseinander und entwickeln im Laufe des Projekts eine Infografik zum Thema.

Einbindung in die medienpädagogische Praxis
Die Unterrichtseinheit ist mit sieben bis zehn veranschlagten Schulstunden relativ umfangreich und bietet so die Chance, sich intensiv mit dem Thema KI auseinander zu setzen und es aus der Sicht verschiedener Perspektiven zu erarbeiten. Sie eignet sich vor allem für sozialwissenschaftliche Fächer, aber auch für den Wirtschafts- oder Technikunterricht. Die kritische Diskussion von Fragestellungen rund um das Thema KI steht im Vordergrund der Unterrichtseinheit. Schüler:innen können sich mit verschiedenen Methoden Informationen zum Thema erarbeiten und so die vielfältigen Dimensionen von KI verstehen und beurteilen lernen.

Informationen zum Anbieter

DigiBitS - Digitale Bildung trifft Schule ist das kombinierte Bildungsangebot aus Onlineportal und Materialbox von Deutschland sicher im Netz e.V. (DsiN). Fächerbezogene Materialien unterstützen bei der Vermittlung von Medienbildung und digitalem Schutzwissen.

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DigiBitS-Unterrichtseinheit: Voll smart: Meine Zukunft mit KI - DigiBitS

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Auf dem Weg in die digitale Zukunft: Schüler:innen fragen nach gesellschaftlichen Herausforderungen von künstlicher Intelligenz. Worum geht's? Künstliche Intelligenz - oder kurz KI: Viele sprechen davon, dass „denkende" Technik unsere Welt in den kommenden Jahren grundlegend verändern wird - manche sagen sogar die fünfte industrielle Revolution voraus.

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https://www.wissensfabrik.de/downloadmaterial-it2school/#modul-ki-b4-von-daten-und-baeumen

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Wissensfabrik - Unternehmen für Deutschland e.V.

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Downloadmaterial IT2School - Wissensfabrik - Unternehmen für Deutschland e.V.

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Downloadmaterial IT2School - Wissensfabrik - Unternehmen für Deutschland e.V.

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Unterrichtsmaterial zum Thema Machine Learning

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Unterrichtsmaterial zum Thema Machine Learning

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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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Du möchtest deinen Schülerinnen und Schülern einen Einblick in das Thema Künstliche Intelligenz geben? Du möchtest Zukunftsthemen im Unterricht behandeln? Du suchst kostenloses Unterrichtsmaterial zum Thema Künstliche Intelligenz? Dann bist du hier genau richtig.

Mithilfe unserer Unterrichtsmaterialien erhalten Schülerinnen und Schüler eine praktische Einführung in Künstliche Intelligenz und Machine Learning. In den Unterrichtseinheiten werden neben den kreativen, praktischen Übungen auch wichtige theoretische Grundlagen besprochen. Schülerinnen und Schüler verstehen, wo Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Sie programmieren und trainieren selbst eine einfache Künstliche Intelligenz. Anschließend erarbeiten die Schülerinnen und Schüler Faktoren für gute und schlechte Machine Learning Modelle.

Unsere Unterlagen im Überblick:

1. Künstliche Intelligenz mit Alexa

2. Künstliche Intelligenz mit Scratch

3. Künstliche Intelligenz mit dem App Inventor

4. Künstliche Intelligenz mit Python

Als Lehrkraft kennst du dich selbst noch nicht mit dem Thema Künstliche Intelligenz aus? Kein Problem! Von uns erhältst du Materialien zur Vorbereitung und zur Unterrichtsgestaltung. Damit lernst du und deine Schülerinnen und Schüler das wichtige Themengebiet Künstliche Intelligenz kennen und verstehst anschließend Chancen und Risiken dieser neuen Technologie besser. Andere tolle Unterrichtsmaterialien zu KI stellen wir dir in diesem Blogartikel vor.

Warum Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz verändert in vielen Bereichen unser Leben. Deshalb sollten alle Menschen die Grundlagen verstehen, um Chancen und Risiken beurteilen zu können.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning kann praktisch vermittelt und erlebt werden. So können Schülerinnen und Schüler ohne Vorkenntnisse das Thema verstehen.

Es gibt tolle Tools zur Entwicklung von Künstlicher Intelligenz Anwendungen. Wir nutzen die Tools Machinlearningforkids, Scratch, App Inventor und die einsteigerfreundliche Programmiersprache Python.

Mit vielen praktischen Übungen tauchen wir in die spannende Welt der Künstlichen Intelligenz ein.

Die kostenlosen Unterlagen zu Künstlicher Intelligenz findest du in unserer App Camps Kollektion im Partnerbereich von fobizz.
Empfohlen ab Klassenstufe 7.

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Kostenloses Unterrichtsmaterial zum Thema Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Kann direkt im Unterricht eingesetzt werden.

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Unterrichtsmaterial zu KI allgemein sowie Diskriminierung durch KI

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Unterrichtsmaterial zu KI allgemein sowie Diskriminierung durch KI

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Künstliche Intelligenz (KI) und Gesellschaft

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Was ist KI und wie beeinflusst sie unsere Gesellschaft?

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Tech giants Google, Microsoft and Facebook are all applying the lessons of machine learning to translation, but a small company called DeepL has outdone them all and raised the bar for the field.
Its translation tool is just as quick as the outsized competition, but more accurate and nuanced than any we've tried.

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DeepL Translate: The world's most accurate translator

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Translate texts & full document files instantly. Accurate translations for individuals and Teams. Millions translate with DeepL every day.

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Handy-App, die Formeln im Foto erkennt und ausrechnet

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Handy-App, die Formeln im Foto erkennt und ausrechnet

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Photomath - The Ultimate Math Help App | Math Explained

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Solve even complex math problems with Photomath, the top-rated math camera solver app. Download now and understand your math homework step-by-step.

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Ein neurales Netzwerk macht aus Bildern Comics

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Ein neurales Netzwerk macht aus Bildern Comics

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Cartoonify was an experiment launched by the Kapwing team in July 2018. The goal of the project was to enable any user to turn an image into a hand-drawn cartoon powered by artificial intelligence. The project was based off of Google's Quick, Draw! dataset and the Draw This! project by Dan Macnish.

This project allowed any user to upload an image, and turn it into a cartoon style drawing. It was featured in The Verge and various other online outlets.

After choosing an image to upload, and a brief loading period, the sketched output would be returned to the user for viewing and download. Many interesting outputs were generated, ranging from very relevant to barely recognizable.

Images with a single object usually worked best, as the cartoon representation were usually single object sketches. Images with a self portrait or human depiction were turned into a stick figure type of cartoon.

The original project used a neural network to turn the uploaded images into a unique cartoon. While the original Draw This! project used a camera that turned captured images into cartoons, Cartoonify was a step towards making this technology available to anyone online.

Due to rising server costs, the project was deprecated in 2023, after over 100,000 cartoons were generated by users from all around the world. Many of the features have been moved to the main Kapwing product. For other AI image generation features, try the Kapwing video editor.

From the bottom of our hearts, thank you so much for all your support for Cartoonify, and making the internet more accessible and creative.

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What happens when artificial intelligence tries to draw your photo? Cartoonify is an AI-powered experiment for turning images into hand-drawn cartoons online.

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Hier kann im Broswer ein neuronales Netzwerk manipuliert werden.

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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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Tinker with a real neural network right here in your browser.

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Lehrer können hier Gästeaccounts für ihre SuS anlegen und mit Scratch ML-Programme schreiben.

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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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Eine neue KI von OpenAI kann erstaunlich menschenähnlich schreiben

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Eine neue KI von OpenAI kann erstaunlich menschenähnlich schreiben

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GPT3 philosophiert sogar über sich selbst.

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Eine neue KI von OpenAI kann erstaunlich menschenähnlich schreiben. Sie tut dies aber immer noch auf hirnlose Weise.

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Die Seite bietet viele Beispiele, in denen durch ML Dinge erlernt wurden, bspw. Versteckspielen

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Your browser does not support the video tag.

I encourage my team to keep learning. Ideas in different topics or fields can often inspire new ideas and broaden the potential solution space.

Lilian Weng Applied AI at OpenAI

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Creating safe AGI that benefits all of humanity

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Über die Webcam werden die Samples geliefert, die das Netz trainieren. Daten gehen an Google.

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Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more - no expertise or coding required.

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Diese Plattform erfasst, wie Menschen zu moralischen Entscheidungen stehen, die von intelligenten Maschinen, wie z.B. selbstfahrenden Autos, getroffen werden.

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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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Negin Katal conducted a systematic literature review to analyze all primary studies on deep learning approaches in plant phenology research. The paper presents major findings from selected 24 peer-reviewed studies published in the last five years (2016-2021).
Research on plant phenology has become increasingly important because seasonal and interannual climatic variations strongly influence the timing of periodic events in plants. One of the most significant challenges is developing tools to analyze enormous amounts of data efficiently. Deep Neural Networks leverages image processing to understand patterns or periodic events in vegetation that support scientific research.

"[...]deep learning is primarily intended to simplify the very time-consuming and cost-intensive direct phenological measurements so far."

Technological breakthroughs powered deep learning approaches for plant phenology within the past five years. Our recently published paper describes the applied methods categorized according to the studied phenological stages, vegetation type, spatial scale, data acquisition. It also identifies and discusses research trends and highlights promising future directions. It is freely available here: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2022.805738/full

To understand how scientific research on phenology is done, the different methods to retrieve phenological data need to be clear:

Individual based observations are for example human observations of plants, cameras installed below the canopy or even reviewing pressed, preserved plant specimens collected in herbaria over centuries and around the globe.

Near-surface measurements cover research plots on regional, continental, and global scales and are done for example via PhenoCams, near-surface digital cameras located at positions just above the canopy, or drones.

Satellite remote sensing is done via satelite indices, such as spectral vegetation indices (VIs), enhanced vegetation index (EVI), and more.

Overview of methods monitoring phenology.
Key findings:

The reviewed studies were conducted in eleven different countries (three in Europe; nine in North America, two in South America, six in Asian countries, and four in Australia and New Zealand) and across different vegetation types, i.e., grassland, forest, shrubland, and agricultural land. The vast majority of the primary studies examine phenological stages on single individuals. Ten studies explored phenology on a regional level. No single study operates on a global level. Therefore, deep learning is primarily intended to simplify the very time-consuming and cost-intensive direct phenological measurements so far.

In general, the main phenological stages are the breaking of leaf buds or initial growth, expansion of leaves or SOS, the appearance of flowers, appearance of fruits, senescence (coloring), leaf abscission, or EOS. More than half of the studies focused either on the expansion of leaves (SOS) or on the flowering time.

Across the primary studies, different methods were used to acquire training material for deep learning approaches. Twelve studies used images from digital repeat photography and analyzed those with deep learning methods. The publication shares in-depth information of the different types of digital photography suitable to provide those training data.

Furthermore, it categorizes, compares, and discusses deep learning methods applied in phenological monitoring. Classification and segmentation methods were found to be most frequently applied to all types of studies, and proved to be very beneficial, mostly because they can eliminate (or support) tedious and error-prone manual tasks.

Future trends in phenology research with the use of deep learning

Machine learning methods need huge amounts of data to be trained. Therefore, increasing the absolute number of collected data is one of the key challenges - especially in regions or countries that lack traditional phenological observing networks so far. The paper describes methods and tools that will become important levers to support this kind of research, for example:

Installing cameras below the canopy that automatically take pictures and submit them over long periods of time are one way to tackle that.

PhenoCams prove to be a new and resourceful way to fuel further research: With indirect methods that track changes in images by deriving handcrafted features such as green or red chromatic coordinates from PhenoCam images and then applying algorithms to derive the timing of phenological events, such as SOS and EOS. We expect many more studies to appear in the future evaluating PhenoCam images beyond the vegetation color indices calculated so far.

Citizen Science data from plant identification apps such as Flora Incognita prove to be a long-term source of vegetational data. These images have a timestamp and location information and can thus provide important information about, e.g., flowering periods, similar to herbarium material.

We see that the study of phenology can easily and successfully exploit deep learning methods to speed up traditional gathering and evaluation of information. We, as a research team, are very proud to be a part of that and invite you to play a vital role - in using Flora Incognita to observe the diversity and change of biodiversity around you.

If you have any questions to us regarding our research, don't hesitate to reach out! You can find Negin Katal on Researchgate and Twitter (@katalnegin), for example.
Publication:
Katal, N., Rzanny, M., Mäder, P., & Wäldchen, J. (2022). Deep learning in plant phenological research: A systematic literature review. Frontiers in Plant Science, 13. https://doi.org/10.3389/fpls.2022.805738

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Deep Learning in Plant Phenological Research: A Systematic Literature Review

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Negin Katal conducted a systematic literature review to analyze all primary studies on deep learning approaches in plant phenology research. The paper presents major findings from selected 24 peer-reviewed studies published in the last five years (2016-2021). Research on plant phenology has become increasingly important because seasonal and interannual climatic variations strongly influence the timing of periodic events in plants.

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Meet the new AI that knows you better than you know yourself

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Using generative adversarial networks (GAN), we can learn how to create realistic-looking fake versions of almost anything, as shown by this collection of sites that have sprung up in the past month. Learn how it works.

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Using generative adversarial networks (GAN), we can learn how to create realistic-looking fake versions of almost anything, as shown by this collection of sites that have sprung up in the past month.

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Scratch basiert KI-Anwendung mit Cognimates erstellen

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Scratch basiert KI-Anwendung mit Cognimates erstellen

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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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Browserspiel auf Zeit.: Zeichne ein vorgegebenes Objekt. Das Neuronale Netz versucht zu erraten was du darstellen möchtest.

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Can a neural network learn to recognize doodles? See how well it does with your drawings and help teach it, just by playing.

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Dazu: Anonymizer Angebot, dass ein "ähnliches" Bild zu einem eigenen Portrait generiert

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Generate look-a-like photos to protect your identity

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Upload your photo and choose from AI generated faces that look like you! Protect your identity online with Photo Anonymizer🔒