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Next-Token Predictor | OpenAI Visualization Tool

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Interactive web app to visualize next-token predictions from OpenAI’s Completions API with probability distributions

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Das Tool ist ein datenschutzkonformer Ersatz zu der Teachable Machine von Google.

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Create and share simple applications by training your own machine learning image classifier. Entirely in your browser, your images and data remain on your machine.

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Videoreihe

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ML explained – Maschinelles Lernen, einfach erklärt

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In dieser Videoreihe führen wir dich in die faszinierende Welt des Maschinellen Lernens (ML) ein. Erfahre, wie Maschinen aus Daten lernen, Muster erkennen un…

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So lässt sich das Urheberrechtsproblem der künstlichen Intelligenz lösen

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So lässt sich das Urheberrechtsproblem der künstlichen Intelligenz lösen

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So lässt sich das Urheberrechtsproblem der künstlichen Intelligenz lösen

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Tech-Unternehmen haben keine Ausrede mehr für die mangelnde Wahrnehmung ihrer urheberrechtlichen Verantwortung

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Generative AI in a Nutshell - how to survive and thrive in the age of AI

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Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem

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Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem

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Impulspapier der Ständigen Wissenschaftlichen Kommission der Kultusministerkonferenz

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Meta

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Audiobox is Meta's new foundation research model for audio generation. It can generate voices and sound effects using a combination of voice inputs and natural language text prompts.

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Wie Künstliche Intelligenz den Unterricht verändern kann

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Wie Künstliche Intelligenz den Unterricht verändern kann

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Dossier: Wie Künstliche Intelligenz den Unterricht verändern kann

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Wie können Lehrkräfte Künstliche Intelligenz im Klassenraum nutzen? Welche Chancen und Risiken birgt KI für das Lernen?

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1. Designer in Action

2. Design-Wissen

3. Kreative KI-Tools zur Bildgenerierung

Künstliche Intelligenz gewinnt zunehmend an Bedeutung und hat immer größeren Einfluss auf die kreative Arbeit. Hier erfährt man, welche KI-Tools zurzeit populär sind, welche Möglichkeiten sie bieten und welche Vor- und Nachteile entstehen, wenn es um die Generierung von Bildern geht.

KI Bild-Tools liegen im Trend
Künstliche Intelligenz ist eine der faszinierendsten Technologien unserer Zeit. Insbesondere im Bereich der Bildgenerierung hat die KI in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und wird von immer mehr Kreativen und Künstlern genutzt. Es ist also kein Wunder, dass KI-generierte Bilder zu den Design-Trends 2023 gehören.
KI-Bildgeneratoren können heutzutage Anwendung in verschiedenen Bereichen wie z.B. im Design von Produkten, der Filmproduktion, der Werbung oder der Entwicklung von Videospielen finden. Sie werden auch oft für künstlerische Zwecke eingesetzt, indem sie als Werkzeug für digital arbeitende Kreative dienen, um schnell und einfach neue Kunstwerke zu erstellen oder auf neue Ideen zu kommen.

Wie funktionieren KI-Bild-Generatoren?

Ein KI-Bildgenerator (auch bekannt als „Generative KI" oder „Deep Learning-Modell") ist ein computergestütztes Programm, das Bilder erstellen kann, die aussehen, als wären sie von echten Menschen geschaffen worden. KI-Programme können Bilder generieren, indem sie Millionen von Beispielen aus einem Datensatz lernen und dann versuchen, neue Werke zu erschaffen, die ähnlich aussehen, wie die im Datensatz enthaltenen Quelldaten.

Die Erklärung, wie eine KI arbeitet - aus Sicht eines KI-Bildgenerators (Midjourney). Prompt: „Explanation of how an AI works:: blueprint drawing::3.4 NASA::1 realistic::1 surreal::1 ultra modern::1 photorealistic::1 graphic novel::1 concept art::1 -ar 2:1 -v 4 -quality 2 -stylize 1000 -chaos 0"

Die Funktionsweise von KI-Bildgeneratoren basiert auf der sogenannten „neuronalen Netzwerktechnologie", bei der ein künstliches neuronales Netzwerk gebildet wird, das auf eine bestimmte Aufgabe (wie beispielsweise die Bildgenerierung) trainiert wird.

Das neuronale Netzwerk kann dann verwendet werden, um neue Bilder zu erstellen, indem es Muster und Merkmale von Bildern erkennt und kombiniert, um ein neues Bild zu generieren. Dabei lassen sich häufig verschiedene Parameter wie Stile, Farben, Formen oder Texturen vorgeben, aus denen das KI-Tool dann ein einzigartiges Bild oder eine Illustration nach den gewünschten Einstellungen kreiert.

KI-Tool erstellt Illustration einer KI (Prompt: „Explanation of how an AI works:: blueprint drawing::3.4 NASA::1 realistic::1 surreal::1 ultra modern::1 photorealistic::1 graphic novel::1 concept art::1 -ar 2:1 -v 4 -quality 2 -stylize 1000 -chaos 0")

KI-Tools zur Bildgenerierung arbeiten oft nach dem Prinzip „Text zu Bild". Das bedeutet, dass sie in der Lage sind, Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen (sogenannten „Prompts") zu generieren. Hierfür werden neuronale Netze mit einer großen Anzahl von Datensätzen trainiert, um es zu ermöglichen, aus der Beschreibung des Textes eine bildliche Vorstellung zu entwickeln. Beispielsweise kann ein KI-Tool einen Text wie „Ein Sonnenaufgang am Strand mit Palmen" in ein Bild umwandeln, das genau dieser Beschreibung entspricht. Dabei integriert der Generator dann selbständig Elemente wie Sonne, Palmen und den Strand in das Bild.

Bild eines Sonnenaufgangs am Strand mit Palmen - durch KI-Tool generiert (Prompt: „Photograph: sunrise on a beach with palm trees:: -ar 2:1 -v 4 -quality 2 -stylize 1000 -chaos 0")

Vorteile von KI-Tools zur Erstellung von Bildern

Die Verwendung von KI-Tools zur Generierung von Bildern kann einige Vorteile mit sich bringen:

Komplexität: Mit KI-Bildgeneratoren lassen sich komplexe Illustrationen und Grafiken erstellen, die von Menschenhand nur schwer zu reproduzieren wären.

Schnelligkeit: KI-Tools sind in der Lage, Bilder und Grafiken viel schneller als Menschen zu erstellen.

Inspiration: KI-Tools können die Arbeit von Kreativen erleichtern, indem sie ihnen bei der Erstellung von Skizzen, Entwürfen und Rendering helfen.

Effizienz: KI-Tools können den Arbeitsablauf von Kreativen effizienter gestalten, indem sie zeitaufwendige Aufgaben automatisieren. Dies gibt Designern mehr Zeit, um sich auf weitere kreative Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren.

Nachteile bei der Verwendung von kreativen KI-Tools

Es gibt allerdings auch viele Nachteile bei der Verwendung von KI-Tools - vor allem, wenn es um die Erstellung von Illustrationen, Bildern oder Zeichnungen geht:

Kreative Einschränkung: KI-Tools zur Bildgenerierung können die Kreativität und das eigene Urteilsvermögen der Designerinnen und Designer einschränken. Wenn Kreative sich zu sehr auf das Tool verlassen, können sie ihre eigene kreative Vision verlieren.

Qualitätsprobleme: Generierte Bilder bedeuten nicht gleich gute Bilder. KI-Bild-Tools können zwar ansprechende Ergebnisse erstellen, aber sie sind nicht immer perfekt. Beispielsweise haben selbst fortschrittliche Tools wie Dall-E oder Midjourney Probleme damit, Körperbereiche von Menschen richtig darzustellen. Hände mit 6 Fingern oder ein paar Arme mehr oder weniger sind keine Seltenheit. Zudem ist es häufig so, dass die generierten Bilder nur in einer bestimmten Dateigröße verfügbar sind und diese nicht immer für den gewünschten Zweck ausreicht.

Formulierungsprobleme: Wie sage ich es der KI? Viele KI-Bild-Generatoren akzeptieren ausschließlich eine englischsprachige Text-zu-Bild-Eingabe. Das kann Anwenderinnen und Anwender vor Sprachproblemen stellen, wenn es darum geht, ganz spezielle oder sehr detaillierte Ergebnisse zu erzielen. Viele Tools verwenden außerdem eigene Kürzel, um den sogenannten „Prompts" (Texbeschreibungen) den letzten Schliff zu verleihen. Es kann unter Umständen also sehr lange dauern, bis genau das Ergebnis erreicht wird, das man haben möchte.

Wie weit darf KI gehen?

Rechtsprobleme: Die rechtliche Situation bei der Nutzung von KI-Bildgeneratoren gestaltet sich komplex. Auch wenn es sich bei vielen KI-Bildgeneratoren um Open-Source-Software handelt, bedeutet dies nicht, dass die Nutzung dieser Software ohne weiteres rechtlich unbedenklich ist. Einer der wichtigsten Faktoren ist außerdem die Rechtspersönlichkeit der generierten Bilder. Diese hängt von mehreren Faktoren ab. Zudem sollte man bedenken, dass Bilder - auch wenn sie komplett mit einer KI generiert werden - noch lange nicht frei von Rechten Dritter sein müssen. Persönlichkeitsrechte spielen auch eine entsprechende Rolle.

Datenschutzprobleme: KI-Tools können Daten sammeln und speichern, die womöglich die Privatsphäre der Benutzer gefährden. In den Datenschutzerklärungen der KI-Tools sollte man sicherstellen, was mit den gesammelten Daten passiert und ob man mit dieser Nutzung einverstanden ist.

Auswahl an KI-Tools zum Erstellen von Bildern

Der Markt für KI-Tools zur Bilderstellung ist derzeit stark am Wachsen, da Künstliche Intelligenz in der Lage ist, Bilder schneller und effizienter zu generieren als jemals zuvor. Viele dieser Generatoren befinden sich noch im Beta-Status oder locken bereits mit kostenlosen Testzeiträumen.

Nichtsdestotrotz erhält man einen Überblick über den Funktionsumfang der entsprechenden KI-Bild-Tools. Hier kommt jedenfalls eine Auswahl mit mehr oder weniger bekannten Bildgeneratoren, die Kreative bei der Umsetzung ihrer Ideen behilflich sein können:

DALL-E 2

DALL-E 2 ist ein von OpenAI entwickeltes KI-Tool, das es ermöglicht, ein Bild oder eine Idee zu beschreiben und dann ein Bild zu generieren, das diese Beschreibung widerspiegelt.
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Midjourney

Midjourney ist ein KI-Bild-Tool, mit dem Benutzerinnen und Benutzern realistisch oder künstlerisch wirkende Bilder von Menschen, Objekten etc. erstellen können. Die Eingabe der „Prompts" (Textbeschreibungen) erfolgt über eine Befehlszeile, die an einen Bot oder einen Kanal auf einem Discord-Server gestellt wird.
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Callin'Matt

Mit Callin'Matt ist seit Anfang März 2023 ein neuer KI-basierter Text-zu-Bild-Generator auf den deutschen Markt gekommen. Dieser basiert auf der LLM-Technologie (Large Language Models). Mit den Funktionen „Enrich", „Wordpower" sowie einer bestimmten Auswahl an Voreinstellungen sollen Kreativen zudem passgenaue Befehle schreiben können, um personalisierte Ergebnisse zu erzielen.
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BlueWillow

BlueWillow ist ein KI-Bild-Generator, der Grafiken, fotorealistische Szenen und mehr aus Eingabeaufforderungen generiert. Verwendet werden mehrere KI-Bilderzeugungsmodelle. Nutzerinnen und Nutzer können im Discord beitreten, um entsprechende Eingabeaufforderungen zu stellen und bei Bedarf Unterstützung zu erhalten.
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DreamStudio Stable Diffusion

Stable Diffusion generiert digitale Bilder aus Beschreibungen in natürlicher Sprache. Die Technik wurde an der LMU München entwickelt und später durch eine entsprechende Zusammenarbeit von StabilityAI, LMU und Runway erweitert. DreamStudio befindet sich derzeit in der Betaphase und wird häufig aktualisiert.
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generated.photos

KI-generiertes Gesicht gesucht? generated.photos erstellt computergenerierte Gesichter, die sich entweder per Generator anpassen oder aus einer Auswahl von über 2 Millionen Fotos (kostenpflichtig) auswählen und herunterladen lassen.
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starryai

Kunstvolle Bilder lassen sich mit starryai erstellen. Täglich lassen sich bis zu 5 Artworks ohne Wasserzeichen erstellen.
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ArtBot

ArtBot ist ein inoffizieller Front-End-Webclient, der für die Interaktion mit dem Stable Horde-Cluster entwickelt wurde. Stable Horde ist eine Open-Source-Plattform, die auf ungenutzte GPU-Leistung zurückgreift, die von der Community bereitgestellt wird und es so jedem ermöglicht, generative KI-Kunstwerke zu erstellen.
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DiffusionBee

DiffusionBee ist ein Tool zum Generieren von KI-Kunst mithilfe der Stable Diffusion-Technologie. Es bietet zudem verschiedene Funktionen wie Text-zu-Bild-Generierung, Bildmodifikation, Vergrößerungen und vieles mehr.
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runway

Mit über 30 AI-Magic- Tools, Echtzeit-Videobearbeitung und mehr richtet sich runway an Personen, die Videos mit KI-Inhalten füllen möchten.
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Artflow.ai

Mit Artflow.ai lassen sich eigene, animierte Stories erstellen. Für diesen Zweck stehen verschiedene KI-generierte Assets zur Verfügung.
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Deep AI

Ein Text-To-Image-Generator, der eine Auswahl zwischen mehreren Stilen ermöglicht. Arbeitet zudem direkt im Browser. Der Entwickler beschreibt auf der Website, dass jedoch keine fotorealistischen Ergebnisse zu erwarten sind.
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artbreeder

Indem textliche Beschreibungen erfasst werden, lassen sich mit artbreeder einfache Collagen aus Formen und Bildern erstellen. Anschließend macht sich der Generator an die Erstellung der Bilder.
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dream by wombo

Mit "dream" sollen sich künstlerische Werke per KI erstellen lassen. Textliche Beschreibungen können per Eingabeaufforderung erfasst werden. Außerdem stehen verschiedene Kunststile zur Auswahl bereit.
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Deep Dream Generator

Dieser KI-Bildgenerator eignet sich unter anderem für die Erstellung von surrealistischen und künstlerischen Bildern. Fotos oder Texte können in eine Vielzahl von Stilen verwandelt werden.
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15 KI-Tools zur kreativen Bildgenerierung

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Welche KI-Bildgeneratoren sind derzeit angesagt? Hier kommen 15 kreative Tools zur Bildgenerierung in der Übersicht.

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Alice Bankhofer

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AI Text to Voice & Text to Speech Free Software

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BigSpeak's text-to-speech software offers the solution you're looking for. Convert written text into high-quality synthetic voices easily, fast, and securely.

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Vom Bild zum Video

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Stable Video Diffusion 1.1 - a Hugging Face Space by multimodalart

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Discover amazing ML apps made by the community

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KI für die Unterrichtsvorbereitung nutzen

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KI für die Unterrichtsvorbereitung nutzen

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KI zur Unterrichtsvorbereitung | bildung.digital

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Kann KI die Unterrichtsvorbereitung sinnvoll unterstützen? Erkenntnisse liefert der KI-Pilotversuch, der einen Einblick in die verschiedenen Nutzungsweisen, Erfahrungen und Ergebnisse der teilnehmenden Lehrkräfte gibt.

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Gemini: Google stellt sein bisher mächtigstes KI-Modell vor

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Gemini: Google stellt sein bisher mächtigstes KI-Modell vor

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Gemini: Google stellt sein bisher mächtigstes KI-Modell vor

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Es ist in verschiedenen Versionen für Pixel-Smartphones bis zum neuen “AI Hypercomputer” verfügbar. Laut Google hängt es in den meisten Benchmarks die gesamte Konkurrenz ab

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SlidesGPT - Instant-Präsentationen kostenlos in 3 Minuten 

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SlidesGPT - Instant-Präsentationen kostenlos in 3 Minuten 

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SlidesGPT - Instant-Präsentationen kostenlos in 3 Minuten - erster Eindruck

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GammaAI - KI-generierte Präsentationen in 3 Minuten 

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GammaAI - KI-generierte Präsentationen in 3 Minuten 

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GammaAI - KI-generierte Präsentationen in 3 Minuten - erster Eindruck

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HeyGen - Hammer KI Video Übersetzer + Lippenbewegungen!

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HeyGen - Hammer KI Video Übersetzer + Lippenbewegungen!

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HeyGen - Hammer KI Video Übersetzer + Lippenbewegungen!

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Schule und KI –Ein praxisorientierter Leitfaden

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Schule und KI –Ein praxisorientierter Leitfaden

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Avatare im Bildungsbereich: ChatGPT x Canva x HeyGen

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Avatare im Bildungsbereich: ChatGPT x Canva x HeyGen

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Als motivierender Einstieg in ein Geschichtsthema eignet sich ein sprechender Avatar einer berühmten Persönlichkeit. Hier zum Beispiel ein Avatar der bekannten Schweizer Philanthropin und Unternehmerpionierin (Nestlé) Adelheid Page-Schwerzmann, die von 1835 bis 1925 in der Zentralschweiz lebte.

Ich zeige dir nun in drei Schritten, wie du deinen eigenen Avatar erstellen kannst.

Schritt 1: ChatGPT Personenbeschreibung

ChatGPT4 mit DALL-E 3 darf keine Avatare von " spezifischen realen Personen " erstellen. Dafür kann ich ChatGPT sehr gut im Sinne von "Storytelling" einsetzen. Als erstes habe ich mir mit ChatGPT eine Kurzbiographie von Adelheid erstellen lassen. Prompt: Erstelle mir eine Kurzbiographie von Adelheid Page-Schwerzmann.

Danach habe ich ChatGPT gebeten, mir eine Zusammenfassung der Biografie zu schreiben, in der sich Adelheid selbst vorstellt. Prompt: Schreibe mir nun einen Text in 3 Sätzen, in dem sich Adelheid Page-Schwerzmann vorstellt.

Soll der Avatar eine jüngere Zielgruppe ansprechen, z.B. am Gymnasium, kann man den Text mittels neuem Prompt anpassen lassen. Prompt: Schreibe mir den Text nun so um, dass er für die Zielgruppe "17 Jahre" verständlich ist.

Um meinen Avatar Adelheid möglichst realistisch und vor allem als Zeitzeugin erscheinen zu lassen, habe ich mir von ChatGPT auch eine detaillierte Bildbeschreibung erstellen lassen. Dazu habe ich ein Webfoto der echten Adelheid auf ChatGPT hochgeladen mit der Aufforderung, mir das Bild genau zu beschreiben. Prompt: Beschreibe mir dieses Bild.

Schritt 2: Mit Canva einen Avatar erstellen

In Canva öffne ich das neue KI-Tool Magic Media. Die von ChatGPT generierte Bildbeschreibung habe ich zu einem Prompt mit klaren Ansagen gekürzt.

Prompt: A lady on an old photograph, from the late 19th, sepia tone and graininess. Her hair styled in braids that are looped on the sides of her head. Her hair is parted down the middle, a gentle smile, looking directly at the camera, giving a sense of connection with the viewer, wearing a dark dress with a light-colored collar.

Canva Magic Media liefert qualitativ sehr gute Bilder. Mit dem Zugang Canva Education Pro kann ich bis zu 500 Bilder pro Monat erstellen lassen. Der Zugang ist für Lehrkräfte bis Klassenstufe 12 kostenlos.

Zum Vergleich habe ich Bilder von DALL-E 3 und Canva mit dem gleichen Prompt erstellen lassen. Meiner Meinung nach erzeugt Canva deutlich ansprechendere Avatare.

Schritt 3: HeyGen x Canva = Lippensynchron sprechender Avatar

Bevor in Canva weitergearbeitet werden kann, muss ich mich einmalig kostenlos auf der Website von HeyGen anmelden: HeyGen - AI Video Generator Einmal registriert, kann ich in Canva direkt auf "App" klicken und HeyGen auswählen. Sollte die App nicht sichtbar sein, dann benutze diesen Link: https://www.canva.com/your-apps/AAFSMHx80yA/heygen-ai-avatars

Nachdem ich meinen von ChatGPT generierten Begrüssungstext in die Canva/ HeyGen App kopiert habe, kann ich aus verschiedenen deutschen Stimmen eine passende auswählen. Tipp: Lass dir deinen Text vor dem "Generieren" mit der Vorlesefunktion zur Probe vorlesen, damit du den Text oder die Stimme noch anpassen kannst.

In der kostenlosen Version stellt HeyGen 1 Credit in Canva zur Verfügung, was für 2 Avatare ausreicht. Wer an einem der wöchentlichen Webinare von HeyGen über Linkedin, Facebook oder YouTube teilnimmt, erhält weitere 5 Credits.

In meinen Kursen in der Lehrerfortbildung an der Pädagogischen Hochschule Zug zeige ich den Lehrkräften auch den Einsatz von sprechenden Avataren in Lernumgebungen. Hier ein Beispiel eines Avatars, den ich für eine immersive Lernumgebung im Englischunterricht erstellt habe. Die Avatare aus verschiedenen englischsprachigen Ländern begrüssen die Schüler:innen und stellen sich digital vor. Danach können die Schüler:innen wählen, welchem digitalen Pfad sie gerne folgen möchten.

Für einen motivierenden Einstieg kann ich auch mein Bitmoji sprechen lassen. Im folgenden Beispiel hörst du, dass du bei Canva mit HeyGen auch dein eigenes gesprochenes Audio hochladen kannst, so dass dein Avatar oder, wie im Beispiel, das Bitmoji mit deiner Stimme spricht.

Ein Bitmoji kann mit der Bitmoji-App auf dem iPad oder im Browser erstellt werden. Um einen eigenen Avatar zu erstellen, kann aus einer Vielzahl von Anpassungsmöglichkeiten gewählt werden. Wenn du dich als Avatar erstellt hast, erscheint eine Vielzahl von Avatar-Stickern, die alle wie du aussehen und die du dann mit HeyGen zum Sprechen bringen kannst.

Christine Stoltz arbeitet als Primarlehrerin in der 5. und 6. Klasse im Kanton Zug, Schweiz. Sie ist Gastreferentin an der Pädagogischen Hochschule Zug für den Fachbereich Fremdsprachen und bietet in der Lehrerinnen- und Lehrerweiterbildung der Pädagogischen Hochschule Zug Kurse zu "ChatGPT und KI im Fremdsprachenunterricht" und "Überfachliche Kompetenzen fördern mit digitalen Lernumgebungen" an. Sie hat die Ausbildung in Medien und Informatik für das Unterrichtsfach M&I abgeschlossen und absolviert nun den MAS "Digital Education" an der Pädagogischen Hochschule Zürich.

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Avatare im Bildungsbereich: ChatGPT x Canva x HeyGen

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Als motivierender Einstieg in ein Geschichtsthema im Schulunterricht eignet sich ein sprechender Avatar einer berühmten Persönlichkeit.

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Stabe Diffusion XL Turbo: Bilder erstellen mit “Echtzeit-Prompting”

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Stabe Diffusion XL Turbo: Bilder erstellen mit “Echtzeit-Prompting”

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Mit dem neuen Model von Stable Diffusion XL Turbo können nun auch Bilder in Echtzeit generiert werden. Einfach die Texteingabe live erweitern und parallel dazu werden dann die passenden Images mit einer kurzen Verzögerung dargestellt. Im unteren Video habe ich den Prompt immer weiter ausgeführt, also von "Windrädern" bis zum "Schiff im Comic Stil". So lassen sich z.B. ganz toll Bildergeschichten erzählen und im Handumdrehen ist die Story neu und in einem völlig anderen Look geschrieben. Diesen Prozess etwa per Screencast mit kostenfreien Browser-Tools wie Nimbus aufzeichnen, macht wirklich Spaß und kann durchaus als alternative Prüfung durchgehen.

SDXL ist über die Webseite https://sdxlturbo.ai ohne Anmeldung mit etwas mehr Verzögerung kostenfrei testbar. Eine weitere Möglichkeit, die Anwendung zu nutzen, wäre über Clipdrop.co. Dies ist mit Anmeldung und kostenfrei in einem sehr begrenzten Umfang möglich. Übrigens Stable Diffusion wird vom britischen Startup Stability.ai weiterentwickelt, wurde aber zu Beginn von Informatikern der LMU München konzipiert und auch auf Open Source via GitHub gestellt.

KI-Prüfungsformat

Live-Prompting etwa im Rahmen von Bild- oder auch Videogenerierungen lassen sich vielfältig zusammen mit einem Screenreader auch in Lehre und Unterricht einsetzen. Eine Aufgabe könnte etwa sein, eine Story bis zu 5 Minuten zu erstellen und diese in mindestens drei verschiedenen Stilrichtungen (Comic, Realistic....) im Rahmen von Themen wie Technik, Natur oder Fantasy. Wie entsteht ein Windrad? Also vom "Ausbuddeln" der Erden bis zum Windpark und Nutzung des Stroms etwa für E-Autos. Es gäbe wirklich sehr viele aussagekräftige Bilder innerhalb solch einer Geschichte zu generieren. Für jedes aussagekräftige Image gibt es dann einen Punkt, einen Stern, eine Krone oder Ähnliches. Besonders tolle Bilder ließen sich dann zwischendurch auch speichern und etwa mit Anwendungen wie Pika Labs bis zu 4 Sekunden animieren. Auch die Animation von KI-Avataren mit Tools wie D-ID oder HeyGen ist kein Problem. Eine Art KI-Bilder-/Videogeschichte wäre so möglich und zwar kostenfrei! Und sogar die oberste Datenschützerin kann da nicht widerstehen. 😉

Und wer ist der Autor?
Dieser KI-Avatar wurde mit dem Tool D-ID (siehe Wasserzeichen) animiert. Das Bild wurde mit Ideogram.ai generiert.

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Stabe Diffusion XL Turbo: Bilder erstellen mit "Echtzeit-Prompting"

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Mit dem Model von Stable Diffusion XL Turbo können auch Bilder in Echtzeit generiert und Bildergeschichten für den Unterricht erzeugt werden.

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Three ways to create. Infinite possibilities.

Text-to-video

Pika responds to your every word - set the scene and watch it dynamically come to life.

Image-to-video

Direct Pika to turn your favorite photos, paintings, and drawings into immersive, moving scenes.

Video-to-video

Pika lets you breathe new life into existing video. Modify anything in the frame or change the style on a whim.

Pika puts creative control where it belongs: in your hands.

Pika puts creative control where it belongs: in your hands.

Modify Region

Simply call out what you'd like changed and Pika will seamlessly incorporate it into the frame.

Simply call out what you'd like changed and Pika will seamlessly incorporate it into the frame.

Lip Sync

Give your characters a voice. Type what you want to hear, and Pika will put your words in their mouth.

Sound Effects

Make some noise. Either prompt the sound you want, or let Pika automatically generate it.

Simply call out what you'd like changed and Pika will seamlessly incorporate it into the frame.

Expand Canvas

Pika never confines you to the frame. Create the world around your video with just a simple command.

Extend Video Length

The story doesn't end when your video does. Add as much time as you need - what happens next is up to you.

The story doesn't end when your video does. Add as much time as you need - what happens next is up to you.

Cartoons, raccoon capers, and short films - powered by Pika

Your idea is Pika's command.

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The idea-to-video platform that sets your creativity in motion.

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New report by Oxford University Press stresses urgent need for government and educational leader intervention to prepare teachers for AI-driven...

A simple ChatGPT prompt guide for teachers. This guide also covers the real life examples of teachers who used ChatGPT,...

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You searched for teachers | GreatAIPrompts: AI Prompts, AI Tools & AI News

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New report by Oxford University Press stresses urgent need for government and educational leader intervention to prepare teachers for AI-driven... A simple ChatGPT prompt guide for teachers. This guide also covers the real life examples of teachers who used ChatGPT,... Find all the best ChatGPT prompts for almost everything.

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ChatGPT als Lehrer nutzen: 5 Tipps für bessere Prompts

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ChatGPT als Lehrer nutzen: 5 Tipps für bessere Prompts

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ChatGPT als Lehrer nutzen: 5 Tipps für bessere Prompts

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ChatGPT 4 jetzt multimodal – Praxisbeispiele für Bilderkennung und Sprachfunktion in Schule und Unterricht

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ChatGPT 4 jetzt multimodal – Praxisbeispiele für Bilderkennung und Sprachfunktion in Schule und Unterricht

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Seit bald einem Jahr ist ChatGPT das bekannteste, in Schule und Unterricht meistgenutzte Sprachmodell. In meiner eigenen Schule, aber auch in allen Schulen, die ich im Rahmen von Fortbildungen besuche, arbeiten Schülerinnen und Schüler und häufig auch die Lehrkräfte mit ChatGPT. Bislang waren allerdings nur Eingaben und Ausgaben in Textform möglich, was für die Erprobung zwar interessant war, aber gerade im schulischen Lernkontext doch deutliche Grenzen aufzeigte. Das hat sich mit dem letzten Update geändert - seit Oktober ist ChatGPT 4 (also leider nur die Premiumversion) multimodal.

Die multimodale Bilderkennung ermöglicht es ChatGPT, nicht nur auf textbasierte Eingaben zu reagieren, sondern auch mit Bildern zu arbeiten. Dies eröffnet eine Fülle neuer Möglichkeiten für den Unterricht. Schülerinnen und Schüler können nun genauso wie Lehrkräfte ihre eigenen Skizzen, Diagramme oder Fotos hochladen und sofortiges Feedback oder Erklärungen zu ihrem Inhalt erhalten. Lehrpersonen erhalten nach dem Upload eines Bildes zusätzliche Informationen oder Kontext zu einem bestimmten Thema und damit neue Ideen oder auch Unterstützungsmaterialien für den Unterricht. Nebeneffekt: Gerade das Erstellen von Erwartungshorizonten kann damit, ganz im Sinne der Ping-Pong-Metapher für die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine, deutlich vereinfacht werden.

Eine weitere Vereinfachung erfährt das multimodale Arbeiten mit ChatGPT durch ein ganz aktuelles Update (noch nicht flächendeckend verfügbar), das die unterschiedlichen Fähigkeiten von ChatGPT (Dokumente auslesen, Chat, DALL-E für Abbildungen, Browsing) in einem Chat ohne Wechsel des Modells/Chats ermöglicht. Damit werden viele Abläufe (siehe Praxisbeipiel zur Russischen Revolution) deutlich vereinfacht.

Zugleich lässt sich in der iOS-App von ChatGPT nun auch per Sprachausgabe kommunizieren. Simulierten Rollenspielen mit der KI, die nun endlich nicht mehr schriftlich als Chat ablaufen, sondern bspw. zielsprachig im Spanischunterricht oder auch zuhause als Übungsszenario genutzt werden können, steht nichts mehr im Wege. Das zeige ich im dritten Praxisbeispiel.

Praxisbeispiele zur Arbeit mit Karten und Abbildungen

Beispiel 1: Arbeit mit einer Geschichtskarte

Ein einfaches Beispiel zeige ich hier aus dem Geschichtsunterricht: Im Rahmen einer Stunde zur Russischen Revolution arbeiten wir mit einer dynamischen Geschichtskarte, deren inhaltliche Dichte zahlreiche Ansätze für Beschreibung und Analyse bietet. In ChatGPT lade ich diese Karte mit dem einfachen Prompt „ Beschreibe mit Hilfe der Karte M1 den Verlauf der Industrialisierung Russlands und arbeite auch Besonderheiten heraus " - daraus entsteht der folgende Lösungsansatz:

Die Ergebnisse sind konkret und beziehen sich auf Angaben aus der Geschichtskarte, bleiben aber auch (wie so häufig bei ChatGPT) recht allgemein - das könnte am verwendeten Operator „Beschreiben" liegen. Daher passe ich den Prompt nochmal (Beispiel hier direkt aus dem Unterricht) an und gebe GPT Hinweise sowohl zur im Geschichtsunterricht üblichen methodischen Vorgehensweise als auch zu unserem Semesterthema „Russische Revolutionen": „Analysiere mit Hilfe der Karte M1 den Verlauf der Industrialisierung Russlands und arbeite auch Besonderheiten heraus. Achte dabei besonders auf: A. Den Dreischritt aus 1. Beschreibung, 2. Analyse, 3. Interpretation der Geschichtskarte und B. Nicht nur Besonderheiten, sondern auch evtl. Hinweise auf Entwicklungen im Vorfeld der Russischen Revolutionen herauszuarbeiten. " Nun erhalte ich folgende Lösung:

Die hier im zweiten Versuch gelieferten Antworten sind genauer, insbesondere mit Blick auf die Kartenanalyse und die Einordnung in die Vorgeschichte der Russischen Revolutionen. Für mich als Lehrer lassen sich so also ganz einfach Erwartungshorizonte erstellen - vorher eine teils zeitintensive Arbeit - und natürlich kann ich jeden der Punkte im Rahmen der Unterrichts- oder Klausurvorbereitung auch selber anpassen und ergänzen.

Schülerinnen und Schüler erhalten mit dieser multimodalen Arbeitsweise unmittelbar Unterstützung - und bspw. während des Arbeitens durch Abgleich von eigener Analyse und KI-Analyse interessante Einblicke in Potentiale und Grenzen von KI ( Lernen mit und über KI). Natürlich können sie auf diesem Weg aber genauso gut Ergebnisse ohne eigene Arbeit und eigenes Zutun vorgefertigt erhalten, ganz ohne eigene Zusammenhänge herzustellen oder offenen Fragen auf den Grund zu gehen (wichtiger Punkt für die Frage nach Lernen ohne KI).

Mit dem ebenso einfachen Prompt „ Entwickele aus dieser Karte einen Vorschlag für eine 15 minütige Präsentation zum Thema „Russland im Vorfeld der Russischen Revolutionen - eine Kartenanalyse inkl. Strukturierung und inhaltlichen Hinweisen. " können Schülerinnen und Schüler nun Anhaltspunkte für einen möglichen Vortrag zu diesem Thema erhalten:

Führe ich die multimodale Arbeitsweise mit ChatGPT noch weiter, so könnte ich noch eine passende Karikatur für meinen Unterricht - oder als Schüler: für meine Präsentation - basierend auf der genutzten Geschichtskarte erstellen. Denn ChatGPT bietet mithilfe von DALL-E 3 nun auch die Funktion, aus Inhalten und Prompts Bilder zu erstellen. Mit dem Prompt „ Erstelle aus dieser Beschreibung einer Geschichtskarte eine Karikatur für den Geschichtsunterricht " (darunter kopiere ich die Beschreibung der Geschichtskarte aus ChatGPT) erhalte ich vier Karikaturvorschläge:

Beispiel 2: Arbeit mit einer Bildtafel zu den Nürnberger Gesetzen

Auch die Arbeit mit einem zentralen Dokument zum 1935 erlassenen „ Gesetz zum Schutze des deutschen Blutes und der deutschen Ehre" zeigt, das ChatGPT die Abbildung korrekt auslesen und Zusammenhänge herstellen kann. Mit dem Prompt „ Erläutere die vorliegende Abbildung. Ich bin Schüler der 9. Klasse und verstehe das Material, das uns unser Geschichtslehrer gegeben hat, nicht so richtig (historischer Kontext, Maßnahmen der Gesetze, Auswirkungen auf die Betroffenen)." nehme ich die Perspektive eines Schülers der 9. Klasse ein, der Unterstützung benötigt und dafür die genannte Bildtafel zum sog. „ Blutschutzgesetz " von 1935 verwendet. Anschließend bitte ich um Erweiterung für einen Schüler des 13. Jahrgangs:

Praxisbeispiele zur Arbeit mit handschriftlichen Materialien

Feedback zu einer (handgeschriebenen) Hausaufgabe

Für kriterienorientiertes Feedback zu einer Geschichtshausaufgabe kombiniere ich eine handgeschriebene Abgabe mit einem eingescannten Operator-Hinweisblatt (Erörterung) und nutze dann den Prompt:
Meine Schülerinnen und Schüler haben folgende Aufgabe erhalten: Erörtere, ob mit Blick auf den wirtschaftlichen Aufschwung der Jahre 1933-1936 die Bezeichnung „Wirtschaftswunder" zutreffend ist. - Oben links stehen die Kriterien für eine gelungene Erörterung - rechts stehen die beiden Seiten handschriftlicher Text des Schülers Gib dem Schüler Feedback zu zwei Aspekten: - Kriterien einer gelungenen Erörterung - Inhaltliches Feedback hinsichtlich der Argumente, des Sachurteils sowie des Werturteils
Anschließend erhalte ich ein umfassendes und mit Blick auf den Text auch weitgehend passendes und spezifisches Feedback - bei 27 Lernprodukten in dieser Klasse hätte ich zumindest schon aus Zeitgründen die Texte nicht annähernd so genau bewerten können:

Transkription und Analyse einer handschriftlichen Quelle (Marie Curie)

Eine wirklich harte Nuss gebe ich ChatGPT mit den handschriftlichen Notizen aus Marie Curies Notizheft, das uns glücklicherweise erhalten geblieben ist, zum Knacken. Für Schülerinnen und Schüler kaum entzifferbar, stellen Curies Aufzeichnungen doch eine interessante Quelle dar. Vielleicht hätte ich lieber einen einfachen Tagebucheintrag mit Fließtext nehmen sollen, das hätte sicherlich funktioniert. Hier scheitert ChatGPT weitgehend, kann aber dennoch korrekte Bezüge herstellen und erkennt Formeln, Skizzen und Notizen. Es ist davon auszugehen, dass diese in späteren GPT-Versionen deutlich akkurater herausgearbeitet werden. Das Potential wird aber bereits deutlich...

Die Sprachausgabe-Funktion in der iOS-App von ChatGPT bietet ganz neue Möglichkeiten, gerade auch für den Sprachenunterricht. Denn nun lässt sich eine „Unterhaltung" mit ChatGPT führen, das per Sprachausgabe (recht authentisch klingend) antwortet. Das bietet Ansätze für

Ein klassisches Beispiel ist die Simulation eines Bewerbungsgespräches, hier z.B. für ein Freiwilliges Soziales Jahr in Costa Rica. Mit dem Prompt „Ich bewerbe mich für ein Freiwilliges Soziales Jahr in Costa Rica bei Euch als Tierschutzorganisation in San José. Du bist als Personalverantwortlicher mein Interviewpartner und beginnst das Vorstellungsgespräch, sobald ich ‚Start' geschrieben habe. Anschließend führst Du mit mir das Vorstellungsgespräch so lange, bis ich ‚Gracias por su atención' sage. Anschließend gibst Du mir ein ausführliches Feedback zum Inhalt und zu meiner sprachlichen Leistung."

Das Feedback nach einem sehr angenehmen und äußerst authentischen Bewerbungsgespräch (ich habe selbst während meines dualen Studiums in der Personalabteilung eines Automobilkonzerns Bewerbungsgespräche begleiten und führen dürfen) fällt differenziert aus - anscheinend fällt auch auf, dass ich das Gespräch beim Kochen führe und daher manchmal etwas abgelenkt bin...;-)

Ansätze für verschiedene Unterrichtsfächer

Auch wenn wir uns in Sachen KI/Sprachmodelle noch in einem frühen Entwicklungsstadium befinden, ist es interessant, diese Entwicklung praktisch zu begleiten, Ansätze zu erproben und Potentiale für den Unterricht abzuleiten. Viele Ideen sind fachunabhängig interessant. Eine Kernfunktion von KI sehe ich im Bereich von Lernbegleitung und Feedback. Hier existieren schon jetzt praxistaugliche Lösungen, die Schülerinnen und Schüler effektiv unterstützen können.

Das zeigt auch eine ganz allgemeine, exemplarisch zu verstehende, erste Auflistung für verschiedene Fächer / Aufgabenfelder, in der jeweils Ansätze für Lernbegleitung und Unterstützung im Erarbeitungsprozess aufgeführt sind.

Gesellschaftswissenschaften
Viel Spaß und Interesse beim Ausprobieren!

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ChatGPT 4 jetzt multimodal - Praxisbeispiele für Bilderkennung und Sprachfunktion in Schule und Unterricht - Unterrichten Digital

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Welche Funktionen bietet ChatGPT multimodal - also mit Bilderkennung und Sprachfunktion? Erste Eindrücke und Praxisbeispiele zum Ausprobieren hier im Beitrag.

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Was ist Künstliche Intelligenz? Definition, Beispiele & Co.

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Was ist Künstliche Intelligenz? Definition, Beispiele & Co.

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Künstliche Intelligenz (kurz KI) ist eine aufregende und schnell wachsende Technologie. Schon jetzt beeinflusst sie unser Leben in vielerlei Hinsicht. Künstliche Intelligenz steckt im Sprachassistenten, der im Wohnzimmer steht. Der Streamingdienst schlägt mithilfe von KI passende Filme und Serien vor. Und das Navi im Auto berechnet noch während der Fahrt, wie der nächste Stau am besten umfahren wird. Um zu verstehen, wie das alles funktioniert, erklären wir auf dieser Seite die Grundlagen: Was versteht man unter KI? Was ist ein Algorithmus? Was ist maschinelles Lernen? Und welche Arten von KI gibt es?

Auf den Unterseiten des Themenbereichs widmen wir uns dann spezielleren Fragen rund um KI. In aller Munde ist vor allem die generative KI. Das sind Systeme, die Texte, Bilder, Videos und Musik oder Sprache erstellen können. Wir erklären, was generative KI bereits kann und wie sie funktioniert. Außerdem beleuchten wir, wie KI in Schulen eingesetzt werden kann und welche Herausforderungen auf den Jugendmedienschutz zukommen. Und wir thematisieren, welche Risiken KI-Systeme mit sich bringen können.

Was ist ein Algorithmus? - Einfach erklärt

Um sich besser vorstellen zu können, was ein Algorithmus ist, wird oft der Vergleich zu einem Backrezept gezogen. Beim Kuchen backen benötigt man bestimmte Zutaten in einer gewissen Menge. Diese werden dann in einer festgelegten Reihenfolge miteinander verarbeitet.

Die grundlegende Idee eines Algorithmus besteht darin, dass bestimmte Daten („Zutaten"), nach vorher festgelegten mathematischen Regeln („Rezept") verarbeitet werden, um ein spezifisches Ergebnis („Kuchen") zu erzielen.

Damit ein Computer solche Algorithmen lesen kann, müssen sie in einer bestimmten Form beschrieben werden - das nennt man Programm oder Software.

Sind Algorithmen und künstliche Intelligenz dasselbe?

Oft werden die Begriffe „Algorithmus" und „Künstliche Intelligenz" synonym gebraucht, jedoch gibt es Unterschiede. Allgemein kann man sagen, dass Algorithmen die grundlegenden Bausteine von KI-Systemen sind. Mit ihrer Hilfe verarbeiten sie Daten, erkennen Muster und Zusammenhänge und leiten daraus Entscheidungen ab. Aber nicht alle Algorithmen sind für den Einsatz in KI-Systemen geeignet. Sie müssen über bestimmte Eigenschaften verfügen.

Was versteht man unter „künstlicher Intelligenz"?

Eine allgemein gültige Definition des Begriffs gibt es nicht. Man kann aber die Bedeutung der beiden Worte betrachten, aus denen sich der Begriff zusammensetzt. „Künstlich" meint, dass es sich um ein vom Menschen künstlich hergestelltes System handelt, also um eine Maschine. Mit dieser Maschine versucht man „Intelligenz" - sprich bestimmte kognitive Fähigkeiten des Menschen - zu simulieren.

Der Begriff, im Englischen „Artificial Intelligence" (kurz AI), wurde im Vorfeld eines Arbeitstreffens von Wissenschaftlern in den USA im Jahr 1955 geprägt. Sie vertraten die Ansicht, dass man Eigenschaften menschlicher Intelligenz so beschreiben kann, dass Maschinen sie lesen und ausführen können. Aus dieser Überlegung heraus haben sich seither KI-Technologien als ein Teilbereich der Informatik entwickelt.

Ziel von KI-Technologien ist es, Maschinen darin zu befähigen, intelligentes Verhalten nachzuahmen. Was jedoch genau als „echte" Intelligenz zu verstehen ist, ist nicht eindeutig geklärt. Allgemein versteht man darunter etwa Fähigkeiten wie kommunizieren, Probleme lösen, logisch denken oder sich neuen Situationen anpassen zu können. Doch man kann auch Aufgaben besser als Menschen bewältigen, ohne das dafür zwingend hohe Intelligenzleistung erforderlich ist. Ein Taschenrechner etwa ist dem Menschen in seiner Rechenfähigkeit weit überlegen, wird deshalb aber nicht als „intelligent" bezeichnet. Und eine KI kann zwar Fragen richtig beantworten, versteht aber weder die Bedeutung der Frage noch die der Antwort.

Welche Arten von KI gibt es?

Grundsätzlich gilt: Es gibt nicht „die eine" KI. Hinter dem Ausdruck Künstliche Intelligenz verbergen sich eine Vielzahl an unterschiedlichen Methoden und Technologien. Je nachdem welche Aufgabe eine KI umsetzen soll, können die Systeme in ihrer Funktion ganz unterschiedlich sein. Man kann KI-Systeme jedoch in zwei Arten unterteilen:

1. Starke KI

Bei der sogenannten „starken" KI (General AI)versucht man Computersysteme zu bauen, die die intellektuellen Fähigkeiten des Menschen nachahmen oder diese sogar übertreffen können. Eine solche KI wäre in der Lage, verschiedene komplexe Aufgaben in multiplen Anwendungsbereichen zu verstehen und zu bewältigen. Diese Art der KI existiert bisher nicht. Sie ist eine Zukunftsvision und momentan nicht Schwerpunkt der Forschung. Es gibt auch Diskussionen darüber, ob so ein System technisch überhaupt realisierbar ist.

2. Schwache KI

Der Fokus in der KI-Entwicklung liegt vor allem auf der sogenannten „ schwachen" KI (Narrow AI). Also auf Systemen, die für einen klar definierten Aufgabenbereich konzipiert sind, um dort eine spezifische Aufgabe zu lösen. Schwache KI-Systeme besitzen keine Intelligenz und auch kein umfassendes Verständnis von der Welt. Dennoch können diese Systeme Erstaunliches leisten.

Denn dank der hohen Rechenleistung, der Verarbeitung enormer Datenmengen und ausgeklügelter Funktionen können KI-Systeme viel schneller zu Lösungen kommen als ein Mensch es kann. So hat im Jahr 1997 beispielsweise eine auf Schach spielen programmierte KI namens Deep Blue (IBM), den damaligen Schachweltmeister Garry Kasparov besiegt. In einem anderen Anwendungsbereich wäre diese KI jedoch unbrauchbar gewesen.

Was ist maschinelles Lernen?

Einen sehr wichtigen Teilbereich der (schwachen) Künstlichen Intelligenz bilden sogenannte „lernende" KI-Systeme. Sie sind auch bekannt unter dem Begriff „maschinelles Lernen" (auf Englisch Machine Learning). Der Ansatz des maschinellen Lernens zählt aktuell zu den am häufigsten verwendeten Methoden der KI. Das maschinelle Lernen ist ein Ansatz, bei dem Computersysteme durch Beispiele lernen, indem sie Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen und dies in einem statistischen Modell festhalten. Doch wie funktioniert das?

Phase 1: Training und Bewertung des Models

In unserem Beispiel möchten wir ein System trainieren, das zuverlässig Katzen auf Bildern erkennt. Der Computer lernt anhand von Beispielen und menschlichem Feedback, welche Eingabe zu der passenden Ausgabe gehört. In unserem Fall wäre die Eingabe das Bild einer Katze und die Ausgabe wäre die Feststellung „Das ist eine Katze!". Als Trainingsdaten benötigt das System eine große Menge an Katzenbildern. Anhand dieser Trainingsdaten leitet das System relevante Muster und Regeln ab, die in diesen Daten vorliegen. Zum Beispiel, dass Katzen einen Schwanz haben, oder dass es sie in verschiedenen Farben gibt. Am Ende entsteht auf dieser Basis ein statistisches Modell, also eine mathematische Gleichung, die alle relevanten Zusammenhänge und Entscheidungsregeln enthält. Entwickler*innen korrigieren Ungenauigkeiten und Fehler im Modell und bewerten dessen Treffsicherheit.

Phase 2: Entscheidungen auf Basis des Modells

Anschließend kann das Modell verwendet werden, um neue Daten zu verarbeiten und ähnliche Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Manche Modelle sind dynamisch und können über die Testphase hinaus weiterlernen. Sie ziehen aus den neuen Daten Rückschlüsse und verbessern ihre Leistung und Funktionen. Aber es gibt auch statische Modelle, die sich nicht anpassen. Sie kommen zum Einsatz, wenn sich Daten nicht oder nur sehr langsam verändern.

Am 06. Februar 2024 ist weltweit Safer Internet Day. Der wichtigste Aktionstag für alle, die sich für Online-Sicherheit und ein besseres Internet für Kinder und Jugendliche engagieren. Mehr Infos & Anmeldung.

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Was ist Künstliche Intelligenz? Definition, Beispiele & Co.

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Um zu verstehen, wie KI funktioniert, erklären wir die Grundlagen: Was ist ein Algorithmus? Was ist maschinelles Lernen? Und welche Arten von KI gibt es?

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Das Ziel des ENARIS-Projekts ist es, Kindern dabei zu helfen, die Möglichkeiten, Grenzen und inneren Funktionsweisen von KI-Systeme verständlicher zu machen.

Das Material ist für jedermann frei verfügbar und unter einer Creative Commons 4.0 By-Sa-Lizenz veröffentlicht. Weitere Informationen zum Projekt finden Sie unter enaris.org.

Das Material ist direkt für den Schuleinsatz konzipiert und deckt viele Bereiche der Digitalen Grundbildung ab.

Zur Nutzung im Klassenzimmer gemacht

Anpassbar an die Bedürfnisse der Klasse

Zugeschnitten auf Pädagog*innen

Unabhängig nutzbar und jedes Modul dauert zirka 1 bis 4 Stunden

Verfügbar in digitaler (online und offline) und druckbarer Form

Jedes Modul beinhaltet:

Einen Leitfaden für Lehrpersonen mit Unterrichtsplänen, einem Zeitplan und einer kurzen Zusammenfassung des gesamten Themas

Alle erforderlichen Materialien (Folien, Handouts, Arbeitsblätter)

Übungen in verschiedenen Schwierigkeitsgraden

Viele zusätzliche Methoden

Alle Materialien sind dazu bestimmt, an die Bedürfnisse der Klasse angepasst zu werden, daher versuchen wir in unseren Materialien Hinweise auf gute Modifizierungsmöglichkeiten zu geben (überspringen oder auf bestimmte Passagen eingehen) und Optionen zu verschiedenen Arten von Übungen anzubieten. Darüber hinaus ist der gesamte Quellcode des Materials zur einfachen Anpassung verfügbar.

Für Menschen, die nicht am Bildschirm lesen möchten, stehen alle Unterlagen auch als pdf-Datei zum Ausdrucken zur Verfügung.

Darüber hinaus sind verschiedene Abschnitte farbcodiert, um sie leichter unterscheiden zu können:

Texte in einem gelben Kästchen (außer Überschriften) enthalten zusätzliche Informationen, die nicht Bestandteil des Themas sind, aber nützliche Hinweise oder weiterführende Verweise enthalten.

Inhalte mit einem gepunkteten Rand enthalten praktische Übungen, die die Verwendung von Online-Tools, Pen-and-Paper-Übungen, Spiele und mehr beinhalten.

Es werden viele verschiedene Lehrmethoden in den Modulen verwendet. Eine kurze Beschreibung, wie sie funktionieren und welchen Zweck sie erfüllen, findest du hier.
Außerdem ist alles zum Download und zur Offline-Nutzung verfügbar:
Alle Bilder stammen, wenn nicht anders angegeben, von Seiten wie Pixabay oder Pexels und sind frei verwendbar oder speziell für den Zweck dieses Projekts erstellt. Alle Symbole auf dieser Webseite sind Teil von Font Awesome Free.

KI Grundlagen

Dieses Modul dient als grundlegender Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz ( KI). Das Ziel dieser Lektion ist es, grundlegende Begriffe einzuführen, die in den anderen Modulen sowie in der KI-Forschung verwendet werden. Eine vertiefte Auseinandersetzung mit Methoden in der KI und ihrer Funktionsweise erfolgt dann in späteren Modulen.
Modul 1: KI Grundlagen

Ethik

In diesem Modul sollen grundlegende ethische Aspekte im Bereich der KI-Forschung behandelt werden. Die Schüler*innen sollen lernen, selbstständig kritische Fragen zu stellen und durch die eigenständige Entwicklung und Überarbeitung von Regelkatalogen Spannungen zwischen einzelnen ethischen Grundprinzipien aufdecken.
Modul 2: Ethik

Chatbots - Natural Language Processing

In diesem Modul werden verschiedene Arten von Chatbots anhand unterschiedlicher praktischer Übungen veranschaulicht. Die Schüler*innen lernen, was Chatbots sind und wie sie funktionieren. Es werden unter anderem die Fragen gestellt, wie Programmierer es schaffen, Chatbots „menschlich" oder „intelligent" erscheinen zu lassen oder warum das Verstehen menschlicher Sprache generell eigentlich gar nicht so einfach ist.
Modul 3: Chatbots - Natural Language Processing

Supervised Learning

In diesem Modul geht es um Supervised Learning. Ziel ist es, den Schüler*innen ein grundlegendes Verständnis dafür zu vermitteln, was Supervised Learning ist, was es kann und was nicht und wie man SL-Algorithmen trainieren kann. Dieses Modul konzentriert sich eher auf praktische Aspekte, dabei trainieren Schüler*innen ihre eigenen Algorithmen und erfahren damit einhergehende Möglichkeiten und Probleme aus erster Hand.
Modul 4: Supervised Learning

Reinforcement Learning

Dieses Modul handelt von Reinforcement Learning ( RL). Ziel ist es, den Schüler*innen ein grundlegendes Verständnis dafür zu vermitteln, was RL ist, wie es funktioniert und was häufige Probleme und Fallstricke sind. Der Fokus liegt eher auf praktischen Übungen, daher werden die Schüler*innen einerseits in die Rolle von selbstlernenden Algorithmen schlüpfen und erleben, wie der Trainingsprozess abläuft, und andererseits gegen lernende KI s spielen und diese trainieren.
Modul 5: Reinforcement Learning

Computer Vision

In diesem Modul wird der Hauptfokus auf Computer Vision ( CV) gelegt. Dabei sollen die bereits erlernten Fähigkeiten und Wissensbereiche aus den vorherigen Kapiteln erweitert und zur kritischen Auseinandersetzung mit dem Thema CV anregen. Vor allem das Modul Supervised Learning ist für ein vertieftes Verständnis der kommenden Inhalte von Vorteil, ist jedoch nicht verpflichtend zu absolvieren. Auch ein Quereinstieg ist kein Problem und vermittelt die wichtigsten Lernziele.
Modul 6: Computer Vision

Neuronale Netze

Dieses Modul dient als grundlegende Einführung in das Thema Neuronale Netze ( NN). Das Ziel dieser Lektion ist es, neuronale Netze vorzustellen und nicht nur zu zeigen, was sie können und wie sie verwendet werden, sondern auch einen Einblick zu geben, wie sie intern funktionieren.
Modul 7: Neuronale Netze

Kunst und Künstliche Intelligenz

In diesem Modul soll bspw. die Frage behandelt werden, ob KI in der Kunst zum Künstler selbst wird oder ob sie nur ein weiteres technisches Werkzeug ist. Auch soll darüber diskutiert werden, wo „Kunst" eigentlich beginnt und wie man den Kunstbegriff aufgrund neuer Technologien eventuell überdenken muss.
Modul 8: Kunst und Künstliche Intelligenz

KI-Manipulation in Social Media

Dieses Modul besteht aus zwei Teilen und behandelt in beiden das Thema Manipulation in Social Media mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Die beiden Teile können separat, aber auch aufbauend voneinander verwendet werden.

Im ersten Teil des Moduls wird auf den Umgang mit privaten Daten auf Social Media Plattformen eingegangen.

Im zweiten Teil wird als Ausschnitt zum Thema Verbreitung von Desinformationen im Netz das Phänomen "Deepfake" behandelt. Hierbei soll geklärt werden, worum es sich bei Deepfakes handelt, wie diese entstehen und welche Chancen und Risiken diese mit sich bringen.
Modul 9: Social Media

KI und Umwelt

In diesem Modul erarbeiten sich die Schüler*innen selbstständig mithilfe eines "grünen" Portfolios Inhalte zu Umweltaspekten in der Informatik. Dabei ist es empfehlenswert direkt zu Beginn des Themenblocks Kleingruppen zu bilden, da im Folgenden immer wieder Aufgaben und Diskussionen, auch während theoretischer Inputs, im Team durchgeführt werden sollen.
Modul 10: KI und Umwelt

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Das Ziel des ENARIS-Projekts ist es, Kindern dabei zu helfen, die Möglichkeiten, Grenzen und inneren Funktionsweisen von KI-Systeme verständlicher zu machen. Das Material ist für jedermann frei verfügbar und unter einer Creative Commons 4.0 By-Sa-Lizenz veröffentlicht. Weitere Informationen zum Projekt finden Sie unter enaris.org.

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Künstliche Intelligenz: Ein Videodossier für die Schule

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Künstliche Intelligenz: Ein Videodossier für die Schule

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SRF Portal

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KI im Unterricht - Künstliche Intelligenz: Ein Videodossier für die Schule

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Von ChatGPT bis hin zu autonomen Autos: Ausgewählte Videos zum Thema Künstliche Intelligenz für den Unterricht.

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Clip und klar! – Was ist Künstliche Intelligenz

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Clip und klar! – Was ist Künstliche Intelligenz

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Clip und klar! – Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? | Kindervideos | SRF Kids

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Erneut Kritik an Disney wegen Einsatzes von Bilder-KI

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Erneut Kritik an Disney wegen Einsatzes von Bilder-KI

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Der Standard

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Disney/Marvel

Disney+ dürfte mit einem Filmposter für die zweite Staffel der Marvel-Serie "Loki" ein Problem haben: Im Hintergrund ist eine spiralförmige Uhr zu sehen, deren Ziffern auf einen KI-Ursprung des Bildes hindeuten. Katria Raden, eine bekannte Illustratorin, lenkte die Aufmerksamkeit auf das Plakat und trat damit eine weitere Debatte in der Community los. Raden behauptete, das Design weise typische Anomalien künstlicher Intelligenz bei Symbolen auf, zum Beispiel abweichende Schnörkel, oder Artefakte anderer Symbole.

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Erneut Kritik an Disney wegen Einsatzes von Bilder-KI

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Ein Filmposter zur zweiten Staffel von "Loki" zeigt im Hintergrund typische Anomalien, die auf KI-gestützte Bildgeneratoren hindeuten

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Projektidee: Kreativ mit KI | Teachtoday

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Ziel der Projektidee ist es, junge Menschen durch die Nutzung einer bildgenerierenden KI sowohl für Chancen als auch Risiken zu sensibilisieren. Wir verwenden dafür DreamStudio, ein gewerbliches Angebot, von dem es auch eine kostenlose Variante gibt. Natürlich können Sie Alternativen finden, wie z.B. das integrierte Dall-E Modell im Bing-Chat von Microsoft.

Einerseits erkennen die Jugendlichen, dass man mit der Nutzung einer bildgenerierende KI faszinierende künstliche Bildwelten erschaffen kann. Anderseits werden Risiken wie Halluzinationen, Bias und Herausforderungen wie Urheberrechte, Rechte am eigenen Bild und Persönlichkeitsrechte deutlich. Somit können die Jugendlichen KI-generierte Werke positiv bewerten und gleichzeitig werden sie befähigt, diese kritisch zu hinterfragen.

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Eine Unterrichtsidee, in der Jugendliche fantastische Bildwelten mit Hilfe bildgenerierender KI erstellen und so für Themen wie Bias und halluzinierende KI sensibilisiert werden.

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Künstliche Intelligenz für den Bildungsbereich

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Künstliche Intelligenz für den Bildungsbereich

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Im klicksafe Expert*innen-Talk zum Thema „ChatGPT & Co. - KI in der Bildung" gibt Nele Hirsch Tipps zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz in der Schule. Nele Hirsch ist selbst Pädagogin und Bildungswissenschaftlerin und bietet über das eBildungslabor Impulse, Beratung und Unterstützung für gutes Lernen in einer digitalisierten Gesellschaft an.

In unserem Expert*innen-Talk ermutigt sie Lehrer*innen, sich mit dem Thema KI vertraut zu machen und es sowohl als Lernwerkzeug als auch als Lerngegenstand zu nutzen. Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die schulische Bildungsarbeit ist ohne Zweifel eine große Herausforderung. So groß, dass manche sie vielleicht lieber umgehen möchten. Aber eine mangelnde Auseinandersetzung mit diesen Entwicklungen birgt laut Nele Hirsch die Gefahr, dass sich die Bildungsschere weiter öffnet. Zum Beispiel dadurch, dass einige Schüler*innen in der Nutzung von KI-Tools geübt sind, während andere nicht davon profitieren können. Ohnehin zeigt sich eine zunehmende Anwendung von KI in Schulumgebungen, wo Schüler*innen ChatGPT nutzen, um Aufgaben zu lösen - sogar bei Prüfungen. Dies wirft Fragen zur schulischen Bildung auf, auf die pädagogische Fachkräfte Antworten finden müssen. Macht das Abfragen von Wissen weiterhin Sinn? Welche Fähigkeiten werden auf dem Arbeitsmarkt der Zukunft überhaupt noch eine Rolle spielen?

Es ist außerdem klar, dass junge Menschen vermehrt mit Bildern und Videos konfrontiert werden, bei denen KI-basierte Technologien wie Deepfakes eingesetzt werden. Daher ist es entscheidend, die Informations- und Meinungsbildungskompetenz junger Menschen zu stärken. Auch mithilfe von KI-gestützten Tools.

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Im klicksafe Expert*innen-Talk zum Thema „ChatGPT & Co. - KI in der Bildung" gibt Nele Hirsch Tipps zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz in der Schule. Nele Hirsch ist selbst Pädagogin und Bildungswissenschaftlerin und bietet über das eBildungslabor Impulse, Beratung und Unterstützung für gutes Lernen in einer digitalisierten Gesellschaft an.

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ChatGPT: Fünf Promptideen für Elternbriefe

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ChatGPT: Fünf Promptideen für Elternbriefe

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ChatGPT: Fünf Promptideen für Elternbriefe - KMS-Bildung

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Du möchtest textbasierte Künstliche Intelligenz gerne für die Schule einsetzen, bist aber noch etwas unsicher in der Formulierung deiner Prompts? In diesem Blogbeitrag stellen wir dir fünf Prompts für Elternbriefe vor, die du individuell an deine Bedürfnisse anpassen kannst. Wir empfehlen, einige Platzhalter auch bei der Eingabe in ChatGPT oder...

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Medienpaket Simensstiftung

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Dieses Medienpaket behandelt exemplarisch für textgenerierende KI-Anwendungen die Anwendung ChatGPT des US-amerikanischen Anbieters OpenAI und dessen Funktionsumfang der kostenfreien Version, Stand Juli 2023.
Die Schülerinnen und Schüler sollen den Chatbot erkunden sowie die Möglichkeiten und Herausforderungen der sinnvollen Arbeit mit KI-Anwendungen erkennen.

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Künstliche Intelligenz - ChatGPT | Medienportal der Siemens Stiftung

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Dieses Medienpaket behandelt exemplarisch für textgenerierende KI-Anwendungen die Anwendung ChatGPT des US-amerikanischen Anbieters OpenAI und dessen Funktionsumfang der kostenfreien Version, Stand Juli 2023. Die Schülerinnen und Schüler sollen den Chatbot erkunden sowie die Möglichkeiten und Herausforderungen der sinnvollen Arbeit mit KI-Anwendungen erkennen.

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Sek 2

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Open source machine learning and data visualization

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Nov 08, 2023

Circumvent the limitations of second-hand data portals: Orange with Dask enables you to process big data sets while ensuring the source's authenticity and enabling custom workflows.

Oct 28, 2023

An experimental version of Orange supports much larger data sets. It never loads the whole data set into the working memory; data is only processed in small chunks. We show a case study on a 13 GB spectroscopy data set.

Oct 24, 2023

Preparing large HDF5 datasets that load into Orange as on-disk data.

Oct 20, 2023

Highlighting our papers from the International Conference on Discovery Science

Visual Programming

Interactive data exploration for rapid qualitative analysis with clean visualizations. Graphic user interface allows you to focus on exploratory data analysis instead of coding, while clever defaults make fast prototyping of a data analysis workflow extremely easy. Place widgets on the canvas, connect them, load your datasets and harvest the insight!
Learn more Watch video

Interactive Data Visualization

Perform simple data analysis with clever data visualization. Explore statistical distributions, box plots and scatter plots, or dive deeper with decision trees, hierarchical clustering, heatmaps, MDS and linear projections. Even your multidimensional data can become sensible in 2D, especially with clever attribute ranking and selections.
Learn more

Add-ons Extend Functionality

Use various add-ons available within Orange to mine data from external data sources, perform natural language processing and text mining, conduct network analysis, infer frequent itemset and do association rules mining. Additionally, bioinformaticians and molecular biologists can use Orange to rank genes by their differential expression and perform enrichment analysis. Check out also Orange cousins Single Cell and Quasar.
Watch video

Orange users

When teaching data mining, we like to illustrate rather than only explain. And Orange is great at that. Used at schools, universities and in professional training courses across the world, Orange supports hands-on training and visual illustrations of concepts from data science. There are even widgets that were especially designed for teaching.
Learn more

My laboratory produces large amounts of data from RNA-seq, ChIP-seq and genome resequencing experiments. Orange allows me to analyze my data even though I don't know how to program. It also allows me to communicate with my collaborators, who are experts in data mining, and with my colleagues and trainees.

Gad Shaulsky, Ph.D.
Molecular biologist and Director of Graduate Studies (Baylor College of Medicine, Houston, USA)

The scientific community is in need of tools that allow easy construction of workflows and visualizations and are capable of analyzing large amounts of data. Orange is a powerful platform to perform data analysis and visualization, see data flow and become more productive. It provides a clean, open source platform and the possibility to add further functionality for all fields of science.

Ferenc Borondics, Ph.D.
Principal beamline scientist at SMIS (SOLEIL synchrotron, France)

I teach Orange workshops monthly to a diverse audience, from undergrad students to expert researchers. Orange is very intuitive, and, by the end of the workshop, the participants are able to perform complex data visualization and basic machine learning analyses. Most of our attendees have been able to incorporate this tool in their research practice.

Francesca Vitali, Ph.D.
Research Assistant Professor (Center for Biomedical Informatics & Biostatistics, The University of Arizona)

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If you love using Orange and want to support us, a donation would be very much appreciated. The funds help us fix bugs, implement new features, provide free educational content, and maintain computational infrastructure.

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Mit Open Roberta neuronale Netze simulieren 101

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Mit Open Roberta neuronale Netze simulieren 101

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AI music by musicians, for musicians.

Powerful music generation features

Create custom-length music just by describing it. Powered by the latest audio diffusion models.

High-quality audio

Generate and download audio in 44.1 kHz stereo.

Commercial usage

Use the music you create with Stable Audio in your commercial projects.

Our mission

Our mission is to empower creators with tools that aid musical creativity.

Help

User guide

A guide on how to get started with Stable Audio.

FAQs

Quick answers to common questions.

Model

More information about the AI model behind the product.

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by Stability AI ©2023 - All rights reserved

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Stable Audio - Generative AI for music & sound fx

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Make original music and sound effects using artificial intelligence, whether you're a beginner or a pro.

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KI-Bildgeneratoren im Check: Frei verwendbare Grafik verfügbar!

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KI-Bildgeneratoren im Check: Frei verwendbare Grafik verfügbar!

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Die Tool-Beschreibungen wurden u.a. mithilfe des Bing-Chats erstellt

Ideogram ai ist eine Online-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, realistische Bilder aus einfachen Textbeschreibungen zu erstellen. Die Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um die Texte zu analysieren und passende visuelle Elemente zu generieren. Die Besonderheit von Ideogram AI ist, dass sie auch Text innerhalb der Bilder erzeugen kann, zum Beispiel für Logos, Plakate oder Memes. Die Anwendung ist kostenlos und im Browser verfügbar. Sie richtet sich an Kreative, Designer, Künstler und alle, die ihre Ideen visualisieren wollen

Stable Diffusion XL: Erzeugt hochauflösende realistische Bilder aus AI

Uncrop: Schneidet Fotos zu jedem Bildformat zu

Reimagine XL: Erstellt mehrere Varianten eines Bildes mit Stable Diffusion

Stable Doodle: Verwandelt Kritzeleien in echte Bilder in Sekunden

Cleanup: Entfernt Objekte, Personen, Texte und Fehler aus Bildern automatisch

Remove background: Extrahiert das Hauptobjekt aus einem Bild mit unglaublicherhoher Genauigkeit. Es ist wie Magie.

Relight: Beleuchtet Bilder mit schönen Lichtern neu

Image upscaler: Skaliert Bilder um 2x oder 4x in Sekunden. Es kann auch Rauschen entfernen und schöne Details wiederherstellen.

Replace background: Teleportiert alles, überall mit AI

Text remover: Entfernt Text aus jedem Bild

Die Open-Source-Software Stable Diffusion wird hauptsächlich zur Generierung detaillierter Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen verwendet, kann aber auch für andere Aufgaben wie Inpainting, Outpainting und die Erzeugung von Bild-zu-Bild-Übersetzungen auf der Grundlage einer Textaufforderung (Prompt) eingesetzt werden. Die Anwendung ist unter anderem über Clipdrop.co verfügbar.

Draw Things ist eine kostenfreie App für das iPad und funktioniert auf der Grundlage der Open-Source-Bilder-KI Stable Diffusion. Die Anwendung ist nach dem Download offline auf dem Gerät nutzbar und erfüllt somit die Datenschutzbestimmungen. Das Tool bietet viele Features wie etwa eine flexible Anpassung der Bildgrößen an.

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KI-Bildgeneratoren im Check: Frei verwendbare Grafik verfügbar!

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Die folgende Abbildung zeigt eine Reihe an interessanten Bildergeneratoren auf der Grundlage von Künstlicher Intelligenz. Die Auswahl ist bewusst recht vielfältig gehalten.

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Tool free

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Politische Neigungen in KI Sprachmodellen

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Politische Neigungen in KI Sprachmodellen

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Clipdrop - So geht kreative Bildbearbeitung!

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Clipdrop - So geht kreative Bildbearbeitung!

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Clipdrop ist ein Anbieter von Bildbearbeitungstools auf der Grundlage von Künstlicher Intelligenz und gehört zum Unternehmen Stability AI, das für Produkte wie Stable Diffusion bekannt ist. Im folgenden Beitrag werden Tools wie Uncrop und Stable Doodle vorgestellt, mit denen sich Bilder im Handumdrehen sehr effizient bearbeiten lassen. ClipDrop ist eine kostenfreie Anwendung mit Usage Gap, die auch eine Premium-Version mit einer schnelleren Bearbeitung in einem unbegrenzten Umfang anbietet. Hierfür werden Credtis benötigt.
Nach der Bildgenerierung ist vor der Bearbeitung

Das bekannteste Tool, das bei Clipdrop angeboten wird, ist wohl die Bilder-KI Stable Diffusion, die per Prompt und Auswahl der Stilrichtung wirklich tolle Bilder generiert. Nachdem ein Bild bzw. insgesamt 4 Bilder im Verhältnis 1:1 erstellt wurden, kann eines davon direkt mit einem "Schwester-Tool" weiterbearbeitet werden. Dazu einfach oben rechts auf Edit klicken und die gewünschte Anwendung auswählen. Ohne einen weiteren Upload, wird dieses nun angepasst. auch ein Download (mit Wasserzeichen) ist problemlos möglich.

Falls ein Image mal nicht passgenau erzeugt wurde, gibt nun das Bearbeitungsprogramm Uncrop die Möglichkeit dieses in verschiedene Richtungen zu erweitern. In diesem Fall wirkt der Regenbogen im Screenshot ein wenig abgehackt, aber Uncrop ergänzt umgehend die fehelende Seite. Sehr cool ist die freie Wahl der Bildgröße sowohl der Höhe als auch der Breite bis maximal 1024 in beide Richtungen. Insbesondere bei Webseiten, die etwa einen Blog betreiben, der immer die gleiche Bildgröße für das Beitragbild benötigt, ist dies schon mehr als hilfreich.

Im unteren Screenshot ist nun der ganze Regenbogen gut sichtbar. Das Bild ist auf die Größe 800 x 400 (Breite x Höhe) geschnitten, sodass es z.B. für diese Webseite Unidigital.news optimal als Beitragsbild nutzbar ist. Dies entspricht dem Verhältnis 2:1. Auch hier gab es die Möglichkeiten für den User zwischen weiteren Bildkreationen zu wählen, um für sich dann auch die passende Ergänzung herunterzuladen.

Wurde also nun das Bild generiert und erweitert, dann kann das Tool Relight auch noch die Beleuchtung innerhalb der Abbildung ändern, in dem es bestehende Lichtquellen anpasst und Zusätzliche hinzufügt. Die im unteren Screenshot farbigen Lichtpunkte lassen sich mit der Maus in die gewünschte Ecke schieben, ebenfalls vergrößern und auch verkleinern. So können Nutzer selbst einem futuristischen Roboter-Look ein romantisches Feeling verleihen 😉

Clipdrop bietet noch so einige weitere KI-Tools wie etwa Image Upscaler oder REIMAGE XL, die für noch mehr Flexibilität bei der Bearbeitung von Bildern sorgen. Vor allem die Draw to Image Anwendung Stable Doodle erweist sich als echter "Bringer" im Klassenzimmer und ist nicht nur für Vertretungsstunden hervorragend geeignet, da sie wirklich sehr einfach auch schon für die Kleinsten bedienbar ist

KI-Tools via API auch für Bildungseinrichtungen sinnvoll!

Um die KI-Anwendungen auch im Rahmen einer eigenen Webpräsenz anzubieten, steht den Nutzern APIs zur Verfügung, die es ermöglichen Stable Diffusion & Co über die eigenen Server und mittels eigenem Interface zu präsentieren. Insbesondere Schüler & Studierende sind doch schon sehr kreativ und neigen dazu, solche Tools mehr als wohlwollend anzunehmen. Ein umfassendes API-Kostenmanagement wäre hierfür eine Voraussetzung bzw. das Setzen von Limits im Vorfeld!

Tipp: Falls Ihr ein Bild kostenfrei ohne Wasserzeichen verwenden möchtet, dann setzt vorab die Höhe des Bildes so, dass Ihr es z.B. mit Adobe dann herausschneiden könnt. Unidigital.news benötigt z.B. fürs Beitragsbild eine Höhe von 400px, also generiere ich ein Image von 500px Höhe und schneide auf dies 400px zurecht und das dann ohne Wasserzeichen. Aber den Tipp habt ihr nicht von mir 😉

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Clipdrop im KI-Toolcheck: So geht kreative Bildbearbeitung!

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Clipdrop ist ein Anbieter von Bildbearbeitungstools auf der Grundlage von Künstlicher Intelligenz und gehört zum Unternehmen Stability AI, das für Produkte wie Stable Diffusion bekannt ist.

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Künstliche Intelligenz in der Bildung Drei Zukunftsszenarien und fünf Handlungsfelder

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Künstliche Intelligenz in der Bildung Drei Zukunftsszenarien und fünf Handlungsfelder

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DISKUSSIONSPAPIER | MÄRZ 2023

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ETHISCHE LEITLINIEN FÜR LEHRKRÄFTE ÜBER DIE NUTZUNG VON KI UND DATEN FÜR LEHR- UND LERNZWECKE

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ETHISCHE LEITLINIEN FÜR LEHRKRÄFTE ÜBER DIE NUTZUNG VON KI UND DATEN FÜR LEHR- UND LERNZWECKE

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EU Paper

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Online Kurse

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Das Feedback-Tool für Lehrkräfte & Schüler:innen

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Das Feedback-Tool für Lehrkräfte & Schüler:innen

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Erstelle blitzschnell spannende Aufgaben und biete deinen Schüler:innen jederzeit und überall Feedback durch Fiete. Erhalte Einblicke in den Lernfortschritt deiner Klasse und spare wertvolle Zeit beim Korrigieren.

Entlastung & Überblick

Für Lehrkräfte

Entlastung.

Fiete entlastet dich, indem er allen Schüler:innen ein individuelles Feedback zu ihren Texten und Aufgaben gibt - und zwar nach deinen Vorgaben und Kriterien.

Überblick.

Die Ergebniszusammenschau zeigt dir, welche Kompetenzen deine Schüler:innen bereits beherrschen und wo sie zukünftig Unterstützung benötigen. So hast du mehr Zeit für die wichtigen Dinge: den persönlichen Kontakt und die gezielte Förderung deiner Klasse.

Organisation.

Fiete hilft dir, deine Ressourcen besser einzuteilen und unterstützt dich im Unterrichtsalltag.

Feedback & Motivation

Für Deine Schüler:innen

Individuelle Rückmeldung.

Fiete ist der persönliche Lernbegleiter deiner Schüler:innen. Er gibt ihnen geduldig Rückmeldung zu Texten und Aufgaben. Außerdem macht Fiete passgenaue Verbesserungsvorschläge. So weiß jeder stets, was er oder sie schon beherrscht und wo noch Steigerungspotenzial besteht.

Motivation.

Fortschrittsbalken machen den Leistungsstand deiner Klasse sichtbar und zeigen den Schüler:innen die nächsten Schritte beim Lernen und Überarbeiten.

Verbesserung.

Die Schüler:innen nutzen Fietes Feedback, um ihre Texte zu verbessern. Fiete hilft den Kindern und Jugendlichen, zu zeigen, was wirklich in ihnen steckt.

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Zeitersparnis für Lehrer:innen, direktes und zugeschnittenes Feedback für Schüler:innen. Fiete.ai ist der KI-Tutor für den Schulunterricht.

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Auf meiner Website beschäftige ich mich mit der verschiedenen Nutzung der Künstlichen Intelligenz (KI) im Alltag. Es ist keine wissenschaftliche Abhandlung, sondern richtet sich an die, die sich über KI im täglichen Leben informieren wollen.

Sicherlich kann die KI uns Arbeit abnehmen und produktiver werden lassen. Wir können diese Entwicklung nicht aufhalten und sollten uns bemühen, sie im Guten zu nutzen.

&blacktriangleright; Chatbots und die KI

Kein Tag vergeht ohne Neuigkeiten oder Nachrichten zu chatGPT oder über künstliche Intelligenz. Dabei gibt es Chatbots schon einige ganze Weile. Was aber jeden überrascht hat, ist die Möglichkeit den Chat kostenlos zu nutzen und die Art und Weise, wie der Chatbot kommuniziert. Stelle eine Frage und du wirst erstaunt sein, was der Chatbot dir mitteilt.

Du möchtest mehr darüber wissen? Dann schau dir meinen Artikel über die künstliche Intelligenz und den Chat an. Oder du willst es selbst ausprobieren, dann hilft dir der Beitrag über chatGPT weiter.

&blacktriangleright; KI in der Praxis

Im Beruf oder bei alltäglichen Büroarbeiten kann dir die künstliche Intelligenz die Arbeit erleichtern. Betrachte es als ein Werkzeug, das dir hilft Zeit zu sparen.

Du kannst ChatGPT zum Beispiel benutzen, um eine Mindmap zu erstellen oder um Hilfe bei einer Excel-Tabelle zu bekommen.

In der neuen kostenpflichtigen Version von ChatGPT gibt es jetzt sogar Plugins, die dich an vielen Stellen unterstützen können. Einfach mal ausprobieren.

&blacktriangleright; Mit der KI Bilder generieren

Doch nicht nur Texte kannst du mit Hilfe der künstlichen Intelligenz erzeugen, nein, auch Bilder. Es gibt verschiedene Programme, die du dafür nutzen kannst. Und das Gute daran, nach heutigem Stand sind die Bilder im privaten Bereich lizenzfrei (ohne Gewähr). Aber Achtung, es laufen schon Urheberrechtsklagen gegen die Anbieter von Bildgeneratoren. Also informiere dich besser, bevor du die Bilder veröffentlichst.

Die Ergebnisse sind wirklich erstaunlich. Ich habe die verschiedenen Bildgeneratoren verglichen und die erzeugten Bilder gegenüber gestellt. Zusätzlich habe ich noch die Vor- und Nachteile aufgelistet.

Hier geht es zu den ➥ 8 besten KI-Bild-Generatoren.

&blacktriangleright; Suchmaschinen und die künstliche Intelligenz

Eine ernsthafte Konkurrenz für die Suchmaschinen ist der Chat, der Fragen beantwortet. Das prominenteste Beispiel ist chatGPT. Es ist also kein Wunder, dass die Suchmaschinen, wie Google oder Bing dieses in ihre Website einbinden wollen. Einer der Ersten, die das der Öffentlichkeit zugänglich gemacht haben, ist Microsoft mit Bing.

Es gibt auch alternative Suchmaschinen, die die ersten Schritte hier wagen. Wie z.B. ➥ You.com.

Hier findest du mehr ➥ Informationen zu Bing und wie die Zukunft ausschauen kann.

&blacktriangleright; KI im Alltag - Beispiele

Was sind die 7 wichtigsten Anwendungen von künstlicher Intelligenz im Alltag?

Viele fallen dir bestimmt ein, andere eher nicht. Ich empfehle dir, meinen Artikel über die 7 wichtigsten Anwendungen der KI im Alltag anzuschauen. Zusätzlich habe ich über die zukünftige Entwicklung geschrieben. Du wirst sehen, die künstliche Intelligenz hat unsere Leben teilweise schon erobert und wir benutzten sie, ohne groß darüber nachzudenken.

Möchtest du lieber eine durch die künstliche Intelligenz geschaffene Startseite anschauen, empfehle ich dir, diese einmal anzuschauen. Wenn du lieber liest, was ich geschrieben habe, dann blättere oder scrolle einfach weiter nach unten.

&blacktriangleright; Weitere KI Anwendungen im Alltag

Die künstliche Intelligenz begegnet uns schon heute überall im Alltag. Aber es gibt auch viele andere Dinge, die du kennen solltest. Auf meiner Website stelle ich dir die neuesten Systeme und Anwendungen vor. Die Auswahl ist rein subjektiv. Alles, das, was ich darüber schreibe ist nicht wissenschaftlich, sondern so, wie man als „normaler" Mensch damit umgehen würde. Zumindest halte ich mich dafür 😀 .

➥ Auflistung KI-Anwendungen im Alltag

&blacktriangleright; Künstliche Intelligenz, wo stehen wir?

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(c) 2023 - ki-im-alltag.de

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KI-im-Alltag - Die Website über künstliche Intelligenz

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Website rund um das Thema Künstliche Intelligenz im Alltag. Welche Dinge nutzt du und was gibt es interessantes zu entdecken.

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Bing Image Creator - KI-Bilder erstellen

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Bing Image Creator - KI-Bilder erstellen

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Du kannst mit Bing auch KI-Bilder erstellen lassen und das alles kostenlos.

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Bing Image Creator - KI-Bilder erstellen

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Mit dem Bing Image Creator kannst du eindrucksvolle KI-Bilder erzeugen. Wie du das Tool kostenlos nutzt erfährst du in meinem Artikel.

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Stellen Sie schnell fest, ob ChatGPT oder eine andere KI-Software zur Erkennung verwendet wurde.

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Prompt Generator für chatGPT und andere Chatbots. Stelle dir deinen Text zusammen und erhalte bessere Ergebnisse.

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Wichtig ist auch der negative Prompt. Damit kannst du ausschließen, was nicht auf dem Bild zu sehen sein soll. Unterschätze nicht die Wirkung und probiere es einmal aus. Hier eine kleine Sammlung von negativen Prompts. Ich habe in meinem Promptgenerator die englische Sprache verwendet, da die meisten Bildgeneratoren das besser verstehen.

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Text für Stable Diffusion generieren. Deutscher Prompt Generator. Für Anfänger gut geeignet, aber auch für Fortgeschrittene.

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Create production-quality visual assets for your projects with unprecedented quality, speed and style-consistency.

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iPad Teacher

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Die bemerkenswerten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben uns in eine Ära geführt, in der Computer nicht nur Daten verarbeiten, sondern auch kreative Aufgaben wie das Erstellen von Bildern übernehmen können. In diesem Artikel werden wir tiefer in die Funktionsweise von KI-Bildgeneratoren eintauchen, von der Erschaffung von Bildern bis hin zu rechtlichen Überlegungen und bewährten Tipps für die besten Ergebnisse.
Wie entstehen Bilder durch KI?

Wie Chatbots eigentlich ihre Gespräche simulieren können, habe ich bereits in diesem Artikel näher beschrieben. Ein KI-Bildgenerator funktioniert ähnlich: Er erzeugt auf Basis einer Textbeschreibung ( Prompt) Bilder. Dabei gilt: Je präziser und detaillierter die Informationen, desto exakter ist das Ergebnis der KI. Darüber hinaus ist auch eine Bearbeitung bestehender Bilder möglich.

Das Generieren neuer Bilder ist deshalb möglich, weil die Programme mithilfe von riesiger Datenbanken darauf trainiert wurden, die Zusammenhänge zwischen Textbeschreibung und Bild zu erkennen. Die Bilder werden dabei zufällig erzeugt, sodass es keine identischen Ergebnisse gibt.

Um das möglich zu machen, verwenden KI-Bildgeneratoren spezielle künstliche Intelligenz-Modelle, wie zum Beispiel Generative Adversarial Networks (GANs) oder neuronale Netzwerke. Hier ist der Prozess grob dargestellt:

1. Datensammlung: Um KI-Modelle zum Erstellen von Bildern zu trainieren, benötigt man eine große Menge an Beispielfotos oder Bildern. Diese Daten dienen als Grundlage, damit die KI lernt, wie verschiedene Objekte, Formen, Farben und Muster aussehen.

2. Lernen von Mustern: Die KI analysiert diese Datensammlung und erkennt Muster und Zusammenhänge. Sie erkennt, wie beispielsweise ein Baum aussieht, welche Farben oft am Himmel vorkommen oder wie Gesichter strukturiert sind.

3. Generierung von Bildern: Nachdem die KI ausreichend gelernt hat, wie Bilder aufgebaut sind, kann sie neue Bilder erstellen. Der Prozess beginnt normalerweise mit einer zufälligen Menge von Daten, die "Rauschen" genannt werden. Die KI verwendet dann ihre erlernten Muster, um dieses Rauschen in ein Bild umzuwandeln.

4. Feinabstimmung: Die erzeugten Bilder sind oft am Anfang grob oder unscharf. Die KI nutzt Feedback-Mechanismen, um die Bilder schrittweise zu verbessern. Das Feedback kann von Menschen oder anderen KI-Teilen stammen, die beurteilen, wie realistisch die Bilder aussehen.

5. Iterativer Prozess: Die KI wiederholt diesen Prozess mehrmals. In jeder Iteration wird sie besser darin, realistische Bilder zu erzeugen, die den Mustern aus den Trainingsdaten ähneln.

Es ist wichtig zu verstehen, dass Bildgeneratoren nicht "kreativ" im menschlichen Sinne sind. Sie lernen lediglich statistische Muster aus den Trainingsdaten und generieren Bilder, die diesen Mustern ähneln. Die Qualität der generierten Bilder hängt stark von der Größe und Qualität der Trainingsdaten, der Architektur des Modells und den Trainingsparametern ab.

Woher stammen die Daten für KI-Bildgeneratoren?

Die Daten, die KI-Modelle verwenden, stammen aus verschiedenen Quellen wie öffentlichen Bildsammlungen, Kunstwerken und Fotos. Diese Daten werden verwendet, um den Modellen beizubringen, wie verschiedene Objekte aussehen, wie Farben funktionieren und wie die Elemente in einem Bild angeordnet sind. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Bilder in den Trainingsdaten urheberrechtlich geschützt sein können.

Die Bild-KI Adobe Firefly beispielsweise verwendet für ihre generierten Bilder nur Bilder aus der hauseigenen Stockfoto-Datenbank von Adobe. Hierbei können dann z.B. noch nachträglich mithilfe von Texteingaben auch noch Bilder in bereits KI-generierte Bilder integriert werden. Der Kreativität sind somit überhaupt keine Grenzen mehr gesetzt.

Sind KI-generierte Bilder urheberrechtlich geschützt?

In den USA können Nutzer*innen von Bild-KI wie Midjourney, Dall-E oder Stable Diffusion vorläufig keinen Urheberschutz für ihre Werke erwarten. Das geht aus einer Entscheidung des US-amerikanischen Copyright Office vom 21. Februar 2023 hervor. (siehe Artikel von t3n.de)

Ganz so einfach ist die Thematik allerdings dann doch nicht: KI-Bildgeneratoren könnten Bilder erzeugen, die urheberrechtlich geschützte Elemente enthalten. Es ist entscheidend, die Lizenzbestimmungen der Trainingsdaten zu überprüfen und die Nutzungsbedingungen der Plattform zu beachten, auf der die KI-Bilder generiert werden. Einige KI-Modelle könnten unter bestimmten Creative Commons-Lizenzen stehen, während andere möglicherweise restriktivere Bedingungen haben. Die Beachtung dieser rechtlichen Aspekte ist entscheidend, um mögliche Urheberrechtsverletzungen zu vermeiden.

OpenAI beispielsweise schreibt vor, dass Nutzer*innen von DALL-E insbesondere bei der Verbreitung über Social Media darüber informiert werden, dass der jeweilige Inhalt mithilfe von künstlicher Intelligenz erzeugt wurde. (vgl. urheberrecht.de)

Tipps für effektive Prompts

Prompts sind die Anweisungen, die man dem KI-Modell gibt, um ein Bild zu erstellen. Klare, präzise und detaillierte Anweisungen sind unerlässlich, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Vage oder mehrdeutige Formulierungen sollten unbedingt vermieden werden. Am besten experimentiert man mit verschiedenen Formulierungen, um herauszufinden, welche Art von Ergebnissen man erhält. Besonders effektiv sind englische Anweisungen. Natürlich kann für die Erstellung eines solchen Prompts auch eine andere KI, nämlich ChatGPT verwendet werden.

Folgende Punkte sollten unbedingt in einem guten Prompt enthalten sein:

Subjekt: Was soll überhaupt dargestellt werden? Was ist im Vordergrund zu sehen? z.B. Personen, Tierart, Charakter, Ort, Gegenstand

Details: Welche Kleidung soll die abgebildete Person tragen? Welche Accessoires soll sie besitzen? z.B. kurzer, scharzer Mantel, kurze, lange, blonde Haare etc.

Medium/Technik: in welchem Stil soll das Bild erstellt werden? z.B. fotorealistisch, Ölgemälde, Aquarell, Bleistiftzeichnung,Illustration oder Comic-Stil

Umgebung: Was befindet sich im Hintergrund? Innenraum, Wald, Auto usw.

Licht: Wie soll die Beleuchtung sein? Tageslicht, weich, Neon, Studiobeleuchtung, Nacht

Farbgebung: Gibt es einen gewünschten Filter? z.B. schwarz/weiß, gesättigt, monochromatisch

Stimmung: Wie soll das Bild wirken? z.B. friedlich, gruselig, dramatisch

Komposition: Wie ist die Person im Bild angeordnet? z.B. goldener Schnitt, zentral etc.

Perspektive: Wie wird die generierte Person dargestellt? z.B. Porträt, Vogelperspektive, Ganzkörperbild, Close-Up etc.

Beispiel für einen schlechten Prompt

Anhand dieses Beispiels ist erkennbar, das bei einem schlechten "Standard-Prompt" auch nur ein Standard-Bild dabei herauskommt. Bei der Eingabe "ein Hund" wird irgendein Porträtbild eines Hundes generiert, der zum Teil sogar recht böse blickt. Es gibt kaum einen Hintergrund und die Bilder wirken allgemein nicht besonders ansprechend.

Beispiel für einen guten Prompt

Viel bessere Ergebnisse bekommt man, wenn man dem Prompt zusätzliche Informationen hinzufügt. In meinem Beispiel von oben habe ich nun noch zusätzliche Informationen zum Hintergrund, zur Situationen, zur Beleuchtung und zur Kameraperspektive ergänzt.

Der Prompt lautet nun: "ein Hund spielt im einem schönen Garten, Ganzkörperansicht, angenehmes Licht, der Hund blickt direkt in die Kamera, verspielt, Sonnenschein".

Und siehe da: Sofort sind die Ergebnisse um Welten besser und sehr ansehnlich.

Dieses Beispiel eines Prompts der Bild-KI leonardo.ai zeigt, worauf geachtet werder sollte, um ein perfektes Ergebnis zu erreichen.

Das unglaublich realistische Ergebnisbild zeigt, zu welchen atemberaubenden Bildern die Bild-KI mittlerweile schon in der Lage sind. Eine tolle Hilfestellung für die Erstellung eines richtig guten Promps bietet der "Bild-Promptgenerator" von ki-im-alltag.de.

Was sind die empfehlenswertesten KI-Bildgeneratoren?

Ich persönlich habe bereits viele verschiedene Anbieter von KI-Bildgeneratoren getestet. Meine Favoriten sind Leonardo.ai, Midjourney, DALL-E, Adobe Firefly, Microsoft Bing Image Creator und Fooocus. Letzter ist ein Bild-KI, die lokal auf dem eigenen PC funktioniert, kostenlos und unbegrenzt nutzbar ist. Eine Anleitung dafür gibt es hier.

Da die verschiedenen Bildgeneratoren teilweise recht unterschiedliche Ergebnisse liefern, lohnt es sich sie alle auszuprobieren und zu vergleichen. In diesem Blog-Artikel von KI-im-Alltag werden die 8 besten Bildgeneratoren übersichtlich beschrieben und getestest.

Wer KI-Bildgeneratoren auch datenschutzkonform im Unterricht mit Schüler*innen nutzten will, verwendet dafür am besten die kostenlosen KI-Tools von Fobizz.

Fazit zu KI-Bildgeneratoren

KI ist und bleibt eine faszinierende Angelegenheit. Nie zuvor war es so einfach, sich mithilfe einiger Prompts fantastische Bilder generieren zu lassen, die genau den eigenen Vorstellungen entsprechen. Die Funktionsweise von KI-Bildgeneratoren ist eine faszinierende Verschmelzung von künstlicher Intelligenz und Kreativität.

Von der Generierung realistischer Bilder bis hin zur Einhaltung von Lizenzbestimmungen - es gibt viele Aspekte, die berücksichtigt werden müssen. Die Technologie bietet die Möglichkeit, erstaunliche künstlerische Werke zu schaffen, aber auch Herausforderungen in Bezug auf Urheberrecht und ethische Verantwortung. Letztlich werden KI-Bildgeneratoren unseren Blick auf Kunst und Kreativität weiter verändern, während wir uns in eine Zukunft bewegen, in der Mensch und Maschine auf immer engere Weise miteinander interagieren.

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Die bemerkenswerten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben uns in eine Ära geführt, in der Computer nicht nur Daten verarbeiten, sondern auch kreative Aufgaben wie das Erstellen von Bildern übernehmen können. In diesem Artikel werden wir tiefer in die Funktionsweise von KI-Bildgeneratoren eintauchen, von der Erschaffung von Bildern bis hin zu rechtlichen Überlegungen und bewährten ...

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Generate AI lesson plans, PowerPoints, and more with Copilot! Use Copilot to breeze through your unit planning and material creation!

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Systeme wie GPT-4 (und nachfolgende) werden die Art und Weise wie wir arbeiten, lernen und uns informieren grundsätzlich verändern. Als Softwareentwickler betrifft uns dies bereits jetzt in unserer täglichen Arbeit und für viele weitere Berufsbilder beginnt der gesellschaftliche Umschwung gerade jetzt.

Schulen müssen die Schüler darauf vorbereiten - und Lehrer müssen selbst verstehen und erleben, welche Veränderung gerade auf uns zukommt. Aus diesem Grund bieten wir mit Chatbots für DieSchulApp eine für Schulen optimierte Version von ChatGPT an:

ChatGPT für Lehrer

Über die Oberfläche von DieSchulApp lassen sich einfach Chatbots mit GPT-3.5 sowie mit der Premium-Variante GPT-4 nutzen. Das System kann zur Unterrichtsvorbereitung, zum Erstellen von Hausaufgaben oder Prüfungen, für Brainstorming, zum Schreiben von Elternbriefen oder zur Evaluation der Schulentwicklung verwendet werden.

So ermöglicht die Schule dem eigenen Lehrerkollegium einen einfachen Zugriff und den Start in die Welt der Künstlichen Intelligenz.

ChatGPT für Schüler - sicher und in einer kontrollierten Umgebung

Lehrer können ihre eigenen Chatbots erstellen, diese für den Unterrichtsinhalt konfigurieren und im Anschluss explizit für alle oder einzelne Schüler der Klasse freischalten. Schüler recherchieren mit dem Chatbot, erstellen kleine Softwareprogramme oder bereiten ein Referat vor. Dabei kann der Lehrer unterstützen, in den Chat eingreifen oder den Chatbot für einzelne oder alle Schüler wieder stoppen.

So lernen Schüler in einer kontrollierten Umgebung diese neuen Werkzeuge sinnvoll anzuwenden und bauen damit Erfahrung und Medienkompetenz auf.

Vordefinierte und konfigurierbare Chatbots

Chatten mit Christoph Kolumbus in Geschichte. Debatten-Training mit Analyse der Argumente zu beliebigen Themen im Deutsch-Unterricht. Erklärung der Physikstunde auf Ukrainisch. Ideengenerierung für die Lehrerkonferenz und die Schulentwicklung für die Schulleitung. Erstellen von Aufgabenblätter, Lückentexten, interaktiven Multiple-Choice-Quizzes und Unterstützung von Programmieraufgaben im Informatikunterricht - die Nutzungsmöglichkeiten sind vielfältig.

Mithilfe dieser Chatbots kann individuell auf die Lernniveaus der Schüler eingegangen und diese gezielt gefördert werden.

GPT-3.5 und GPT-4 für Schulen

Innerhalb von DieSchulApp stehen den Schulen sowohl die Modelle für GPT-3.5 als auch die hochqualitative Form von GPT-4 zur Verfügung. Lehrer können selbst das gewünschte Modell auswählen und dadurch die Stärken und Schwächen kennenlernen.

Datenschutz und Datensicherheit beim Einsatz von ChatGPT in Schulen

Die Datenverarbeitung erfolgt als Subunternehmer innerhalb einer Datenverarbeitung nach vertraglich festgelegten Regeln. Für die Nutzung der Chatbots werden ausschließlich Chat-Inhalte an die Firma OpenAI Inc., Amerika übertragen. Es erfolgt keine Weitergabe von Nutzernamen, IP-Adressen, Ortsbezug oder sonstigen Informationen. Die Daten werden weder von DieSchulApp noch von OpenAI Inc. zu Trainingszwecken verwendet und von der Firma OpenAI Inc. nach spätestens 30 Tagen gelöscht.
Mit diesen vertraglich zugesicherten Grundlagen schafft DieSchulApp Bedingungen für den sicheren Einsatz von künstlicher Intelligenz an Schulen.

Wie kann ChatGPT an Ihrer Schule eingesetzt werden?

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Nutzen Sie ChatGPT sicher, datenschutzrechtlich sauber und einfach an Ihrer Schule im Kollegium oder mit Schüler.

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Art der Institution

Die KI-Kompetenzzentren sind eine tragende Säule der deutschen KI-Forschung und werden vom Bundesforschungsministerium (BMBF) gefördert. Gemeinsam bilden sie ein Netzwerk zum Austausch von Kompetenzen und Forschungsergebnissen. Ziel ist es, den KI-Standort Deutschland darüber weiter zu stärken und die deutsche KI-Forschung international sichtbar zu machen.

KI für eine nachhaltige Entwicklung

Diese Edition der KI-Landkarte bündelt KI-Anwendungen, die einen konkreten Beitrag zu einer nachhaltigen Entwicklung leisten - sei es auf ökologischer Ebene (u.a. Klimaschutz, Artenvielfalt, Schonung von Ressourcen), sozialer Ebene (u.a. Stärkung von gesellschaftlicher Partizipation, wertorientierte Technikentwicklung) oder ökonomischer Ebene (u.a. ressourcenerhaltende Produktionsweisen, nachhaltiger Konsum).

Datenherkunft und Auswahl

Die Edition „KI für eine nachhaltige Entwicklung" der KI-Landkarte erfasst nachhaltigkeitsorientierte KI-Anwendungen, die in Deutschland entwickelt wurden. Grundlage bildet das Nachhaltigkeitsverständnis u.a. des Brundtland-Berichts, der Agenda 21 und der Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen. Datengrundlage sind eigene Recherchen sowie Zulieferungen von Partnern und KI-Akteuren, die über einen Online-Fragebogen in der Geschäftsstelle der Plattform Lernende Systeme eingehen und dort kuratiert werden. Die KI-Landkarte wird laufend erweitert und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Die Edition „KI für eine nachhaltige Entwicklung" stellt einen Auszug der KI-Landkarte „Anwendungen" dar.

Für die Unterstützung bei der Zulieferung der Daten für diese Landkarte bedanken wir uns bei:

Das Smart Data Forum ist eine Wissens-, Demonstrations- und Vernetzungsplattform für Smart-Data-Technologien und Akteure in Deutschland. Sie wurde vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert und in Zusammenarbeit mit dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) entwickelt und wird vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) geleitet.

Das Fraunhofer IAIS gehört zu den führenden Einrichtungen für angewandte Big-Data- und KI-Forschung in Europa. Eine Reihe der zugelieferten Datensätze wurden für die Studie Künstliche Intelligenz in Deutschland im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Projekts „Smart Data Forum" zusammengetragen.

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) ist eine Public Private Partnership für die Entwicklung innovativer Softwaretechnologien auf der Basis von Methoden der Künstlichen Intelligenz und die führende wirtschaftsnahe Forschungseinrichtung Deutschlands auf diesem Feld.

Die VDI/VDE Innovation + Technik GmbH ist ein unabhängiger Dienstleister, der öffentliche Auftraggeber in der Forschungs-, Innovations- und Bildungspolitik unterstützt. Die Tätigkeit der VDI/VDE-IT kennzeichnet ihre interdisziplinäre Herangehensweise und schließt technische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Aspekte ein.

Die Initiative appliedAI ist Teil des Non-Profit-Innovationszentrums UnternehmerTUM an der TU München. Ihr Fokus liegt auf Konzeptentwicklung und Wissensaustausch zu KI-Themen. Die Initiative beobachtet die Entwicklung von KI-Statups in Deutschland und bündelt diese in einer Übersicht.

Capterra

Capterra ist ein kostenloser Online-Marktplatz, der als Vermittler zwischen Käufern und Technologieanbietern in der Softwarebranche agiert. Das 1999 gegründete Unternehmen gehört seit 2015 zur US-Firmengruppe Gartner.

Die Arbeitsgruppe identifiziert und analysiert neue Geschäftsmodelle auf Basis von Künstlicher Intelligenz sowie das wirtschaftliche Potenzial Lernender Systeme. Sie gibt Impulse, insbesondere für die anwendungsorientierten Arbeitsgruppen.

Sie entwickeln eine KI-Anwendung oder wenden eine KI-Lösung im Unternehmen an?

Forschungsinstitution eintragen

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Art der Institution Die KI-Kompetenzzentren sind eine tragende Säule der deutschen KI-Forschung und werden vom Bundesforschungsministerium (BMBF) gefördert. Gemeinsam bilden sie ein Netzwerk zum Austausch von Kompetenzen und Forschungsergebnissen. Ziel ist es, den KI-Standort Deutschland darüber weiter zu stärken und die deutsche KI-Forschung international sichtbar zu machen.

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Entscheidungsbaum verstehen

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inf-schule | Computer in meinem Alltag » Entscheide wie eine KI

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In dieser Lernstrecke sollst du eine Künstliche Intelligenz (KI) erzeugen, die anhand der Nährwerte eines Lebensmittels entscheidet, ob es eher gesund oder eher ungesund ist. Dabei wirst du deine KI mit ausgewählten Nahrungsmitteln selbst trainineren, um damit im Anschluss für weitere Lebensmittel e…

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Eine Einführung für den Schulunterricht mit Programmbeispielen.

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

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Die Welt der künstlichen Intelligenz hat in den letzten Jahren erstaunliche Fortschritte gemacht. Das nach wie vor bekannteste Beispiel dafür ist ChatGPT, ein Modell, das in der Lage ist, menschenähnlichen Text in Form von Gesprächen zu generieren. In diesem Artikel sehen wir uns genauer an, wie ChatGPT und ähnliche Chatbots funktionieren und welche Technologien dahinter stecken.
Was ist ein Chatbot wie ChatGPT eigentlich genau?

Bei ChatGPT handelt es sich um eine generative, künstliche Intelligenz und ein sogenanntes LLM (Large Language Model = großes Sprachmodell). Der Chatbot ist, genauso wie seine Konkurrenz Bing Chat, Google Bard oder Claude, ein Produkt der Generative Pre-trained Transformer-Technologie, kurz GPT.

Entwickelt wurde ChatGPT von OpenAI, ist GPT eine bahnbrechende Architektur für neuronale Netzwerke, die es ermöglicht, auf Grundlage von riesigen Textdatensätzen (das komplette inkl. Wikipedia) menschenähnlichen Text zu erstellen. Das Besondere an ChatGPT (und auch allen anderen LLM) ist seine Fähigkeit, Kontextinformationen über lange Textabschnitte hinweg zu erfassen und zu nutzen. So kann man sich z.B. innerhalb eines Chats auf einen Text beziehen, den ChatGPT erstellt hat und diesen dann in eine andere Sprache übersetzen oder in einfacheren Worten verständlicher erklären lassen.

Was passiert, wenn man einem Chatbot eine Frage stellt?

ChatGPT verwendet Deep Learning, eine Untergruppe des maschinellen Lernens, um durch neuronale Transformer-Netzwerke menschenähnlichen Text zu erzeugen. Der Transformer sagt den Text, einschließlich des nächsten Worts, Satzes oder Absatzes, auf der Grundlage der typischen Sequenz seiner Trainingsdaten voraus.

Diese sogenannte Transformer-Architektur besteht aus mehreren Schichten von Aufmerksamkeitsmechanismen. Wird jetzt also eine Frage von einem User eingegeben, "analysiert" ChatGPT diese Frage nicht Wort für Wort, sondern der Aufmerksamkeitsmechanismus erkennt, welche Wörter in Beziehung zueinander stehen und wie sie gewichtet werden sollten, um den Kontext zu verstehen.

Was sind Token im Zusammenhang mit Chatbots?

ChatGPT teilt jeden Text, der ihm eingegeben wird, in sogenannte " Token" auf. Token sind ein zentraler Baustein in der Textverarbeitung von maschinellen Lernmodellen wie OpenAI's ChatGPT und bilden die Grundlage für das Verständnis und die Interpretation von Textdaten. Diese Elemente, auch als Token bezeichnet, sind die kleinsten Einheiten, die solche Modelle verarbeiten können.

In der einfachsten Form kann ein Token ein einzelnes Wort, ein Satzzeichen oder ein Leerzeichen darstellen. Bei der Verarbeitung eines Textes wird dieser zunächst in eine Reihe von Token zerlegt. Dieser Vorgang wird Tokenisierung genannt. Das Modell verwendet dann die repräsentativen Zahlenwerte dieser Token zur Analyse und Vorhersage des Textes.

Ein wichtiger Aspekt dabei ist die Begrenzung der Anzahl der Token, die ein Modell verarbeiten kann. Bei GPT-3.5 Turbo liegt diese Grenze beispielsweise bei 4.096 Token und bei GPT-4 (der Bezahl-Version von ChatGPT) bei 8.192 Token. Dabei muss ein Token nicht unbedingt einem Wort entsprechen. Hier ist ein Beispiel, wie das Ganze aussieht:

Der Text "ChatGPT ist ein Sprachmodell von OpenAI" besteht aus 39 Zeichen und ChatGPT "zerlegt" ihn in 14 Tokens, um ihn überhaupt "verstehen", also verarbeiten zu können. Interessant dabei ist, dass der Chatbot lange deutsche Worte in mehrere Teile zerlegt. Je nach Sprache kann dann ein einzelnes Wort aus gleich vier Tokens zusammengesetzt sein, wie z.B. beim Wort "Sprachmodell". Wer das selber ausprobieren will, kann das hier mit dem Tokenizer testen. 🙂

Wie "lernen" LLM?

Der Weg zur Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu generieren, beginnt mit dem Vor-Training. Während dieses Schritts wird das Modell mithilfe einer riesigen Menge von Textdaten trainiert. Es erlernt dabei statistische Muster und Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen. Dies legt den Grundstein für das Verständnis von Syntax, Semantik und sogar weltlichem Wissen.

Nach dem Vor-Training folgt das Feintuning. Hier wird das Modell spezifisch auf die Aufgabe des Generierens von Gesprächstext abgestimmt. Es wird mit Dialogbeispielen trainiert, um die richtige Art der Interaktion zu erlernen. Diese Phase ermöglicht es dem Modell, menschenähnlichen Dialog zu simulieren. Mithilfe von Feedback in Form von menschliche Trainer werden Gespräche vorgegeben und die Antworten bewertet.

Dieses Training hilft einer LLM, die besten Antworten zu ermitteln. Um den Chatbot weiter zu trainieren, können die User*innen außerdem seine Antwort hoch- oder herunterstufen, indem sie auf die Symbole Daumen hoch oder Daumen runter neben der Antwort klicken. Die User*innen können auch zusätzliches schriftliches Feedback geben, um zukünftige Dialoge zu verbessern und zu verfeinern.

Antworten von Chatbots mit Vorsicht genießen!

Der faszinierendste Teil von ChatGPT ist seine Fähigkeit zur Interaktion. Gibt man dem Programm eine Texteingabe, dann antwortet es mit Text, der auf dem erlernten Wissen und dem Muster aus dem Training basiert. Die vorherigen Eingaben dienen als Kontext, um angemessene Antworten zu generieren.

Aber Vorsicht: Das Modell kann möglicherweise fehlerhafte oder unangemessene Antworten liefern, da es auf vorherigen Textdaten basiert. Insbesondere, wenn es um Informationen und Fakten geht, sollte sicherheitshalber immer gegengeprüft werden. Ein Warnhinweis auf der Startseite weist auf Falschinformationen hin, die der Chatbot geben könnte. Das Modell kann Schwierigkeiten haben, lange Zusammenhänge im Text zu erfassen, und neigt dazu, auf vorherigen Mustern zu basieren, anstatt tatsächliches Verständnis zu zeigen. Es kann auch dazu neigen, ungenaue oder veraltete Informationen wiederzugeben.

Dennoch arbeiten die Entwickler der Chatbots unermüdlich daran, die Leistung ihrer Modelle zu verbessern. Durch kontinuierliches Training mit neuen Daten und fortschrittlichen Techniken zur Kontextverarbeitung werden die Chatbots laufend verfeinert.

Fazit

ChatGPT und Co zeigen eindrucksvoll, wie künstliche Intelligenz in der Lage ist, menschenähnlichen Text zu generieren und interaktive Gespräche zu simulieren. Sie offenbaren die Macht der Kombination aus Vor-Training, Feintuning und Nutzer*innen-Feedback in der Welt der neuronalen Netzwerke. Wenn man weiß, wie diese Sprachmodelle zu ihren Antworten kommen, wirkt alles gleich viel weniger "magisch", aber trotzdem ist es extrem beeindruckend.
Quellen: - https://www.computerweekly.com/de/definition/ChatGPT
- https://www.moin.ai/chatbot-lexikon/chatgpt-chatbot

- https://chatgptx.de/blog/token

- https://chat.openai.com

- https://platform.openai.com/tokenizer

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Die Welt der künstlichen Intelligenz hat in den letzten Jahren erstaunliche Fortschritte gemacht. Das nach wie vor bekannteste Beispiel dafür ist ChatGPT, ein Modell, das in der Lage ist, menschenähnlichen Text in Form von Gesprächen zu generieren. In diesem Artikel sehen wir uns genauer an, wie ChatGPT und ähnliche Chatbots funktionieren und welche Technologien dahinter ...

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Hier finden Lehrkräfte und weitere Interessierte Lehr-Lern-Materialien, um Kindern und Jugendlichen informatische Kompetenzen rund um das Thema Künstliche Intelligenz zu vermitteln. Daneben können Sie durch eine breite Sammlung von Lernressourcen stöbern.

Diese Seite wird regelmäßig aktualisiert. Über Ihre Hinweise zu weiterem Material unter freuen wir uns sehr!

Unterrichtsmaterial

Hier finden Sie eine Auflistung von fertig ausgearbeiteten Unterrichtsmaterialien, inklusiver einer kleinen Beschreibung und der intendierten Zielgruppe.

Das intelligente Papier (englisch)(unplugged)

Ein Blatt Papier spielt gegen die Schüler:innen Tic Tac Toe und wirft die Frage auf: Was ist eigentlich Intelligenz?
Hier finden sie demnächst eine deutsche Version der DDI.
Primarstufe, (Sek I)

Brain in a Bag - original (englisch) (unplugged)
Deutsche Version der DDI Paderborn

Die Schüler:innen stellen ein neuronales Netz nach und spielen das Spiel Snap.

Primarstufe, Sek I, (Sek II)

Train a Neuron (englisch)(unplugged)

Auf einem Spielfeld wird mithilfe von Münzen ein Neuron trainiert und die Wirkweise erklärt.

Primarstufe, Sek I, (Sek II)

Build a brain (englisch)(unplugged)

Kombination aus "Brain in a Bag" und "Train a Neuron".

Primarstufe, Sek I, (Sek II)

Machine Learning for Kids

Umfangreiche Arbeitsblattsammlung zur Erstellung von kleinen Machine Learning basierten Programmen in Scratch und Python mittels dem Tool " Machine Learning for Kids" (siehe Toolabschnitt).

Sek I, Sek II

Gruppenarbeit zu einem abgewandelten Spiel zum Thema des Gedankenexeperiments vom chinesischen Zimmer.

Sek I, Sek II

Schüler:innen schätzen auf Kontinuum ein, wie wahrscheinlich bestimmte technologische Entwicklungen sind. Anschließend wird diskutiert, ob diese auch erwünscht sind.

Sek I, Sek II

Erstellung eigener ML-Modelle mit dem blockbasierten Snap! Framework

Sek I, Sek II

Tools

In diesem Abschnitt finden sie unterschiedlichste Tools oder Werkzeuge mit denen die Schüler:innen im Unterricht experimentieren, arbeiten oder lernen können.

MemBrain ist ein leistungsstarker graphischer Neuronale Netze Editor und Simulator für Microsoft Windows, der Neuronale Netze beliebiger Größe und Architektur unterstützt. Siehe Materialien " Machine Learning in der Schule".

Ressourcen

In diesem Abschnitt finden sie unterschiedlichste Ressourcen in unterschiedlichsten Medien, die Sie in Ihren Unterricht einsetzen können.

Schrift und Bild

Maschinelles Lernen Teil 1 Teil 2 (unplugged)

Blogartikel

Beschreibt unplugged Übungen, mit denen grundlegende Verfahren des maschinellen Lernens vermittel werden können.

Emergent Tool Use from
Multi-Agent Interaction (englisch)

Multimedialer Artikel

Zwei KIs lernen fangen spielen und entwickeln immer ausgeklügeltere Taktiken, wodurch die Potenz von Multiagentensystemen und verstärkten Lernen deutlich wird.

Machine Learning on Arduino (englisch)

Blogartikel

Blogartikel der beschreibt, wie tensorflow lite auf dem Arduino zum Laufen gebracht werden kann, mit simplen Beispielen.

Artikelsammlung

Einführung in die Welt der KI in Form von Artikeln. Die Artikel sind auf ein allgemeines Verständnis ausgelegt und priorisieren die Anwendung von KI im Alltag

Anwendungen

Simulation

Weiterbildung

Videos

Kunst oder KI? Künstliche Intelligenz malt Bilder!

16:32

Erklärung wie neuronale Netze und KI funktionieren, wird gemischt mit der Frage, ob die Protagonisten von der KI erstellte Bilder erkennen (zum selber ausprobieren siehe unter Tools: Artbreeder und Deep Dream Generator)

AI plays Trackmania (englisch)

A.I. teaches itself to drive in Trackmania (englisch)

Ein Auto-KI (VIdeospiel) lernt eine vorgegebene Strecke zu fahren. Dabei werden einmal klassische ML-Methoden genutzt und andererseits Neuroevolution.

Deutschlandfunk-Hörspiel

29:50

Gedankenexperiment in der KI Entscheidungsgewalt über ethische Fragen bekommt. Die Kapitel lassen sich auch einzeln anhören und liegen in (gekürzter) Textform vor.

Workshopmaterialien

Dieser Workshop ist im Rahmen einer Staatsexamensarbeit entstanden und befindet sich zurzeit in Überarbeitung. Zielgruppe sind Schüler:innen der Klassenstufen 10 bis 12.

Die Stationen können im Workshop frei gewählt werden und sind daher auch unabhängig von einander im Unterricht einsetzbar.
Download der Stationsmaterialien

Download: Station - TeachableMachines
In dieser Station Trainieren die Schüler:innen selbst ein neuronales Netz mithilfe einer Webanwendung und lernen worauf bei der Auswahl von Trainingsdaten geachtet werden muss.

Download: Station - Streichholz - Schach
In dieser Station nutzen die Schüler:innen Streichholzschachteln um die Grundprinzipien von trainierbaren Netzen kennenzulernen.

Download: Station - Chatbots
In dieser Station wird ohne Programmierung ein Chatbot erstellt, mit dem die Schüler:innen interagieren können.

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Hier finden Lehrkräfte und weitere Interessierte Lehr-Lern-Materialien, um Kindern und Jugendlichen informatische Kompetenzen rund um das Thema Künstliche Intelligenz zu vermitteln. Daneben können ...

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analoges Spiel

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Dieses Kartenspiel macht nicht nur Spaß. Der KI-Kompass bietet auch einen realistischen Blick auf aktive KI-Systeme in unserer Gesellschaft.

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Online Kurs

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Lerne gemeinsam mit deinen Schüler:innen, wie du künstliche Intelligenz in den Unterricht integrieren kannst. KI mit Schüler:innen, Thomas Staub

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Ein Formular für die Erstellung von Prompts

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Ein Formular für die Erstellung von Prompts

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ChatGPT Prompt Form Lieber ChatGPT, bitte erstelle für mich Folgendes Ein: Im Fach: ...

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KI - Tutorials zur Anwendung für Lehrkräfte

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KI - Tutorials zur Anwendung für Lehrkräfte

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Ethische  Prinzipien und die Regulierung künstlicher Intelligenz

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Ethische  Prinzipien und die Regulierung künstlicher Intelligenz

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Leitfaden für Lehrkräfte zur Nutzung von ChatGPT

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Leitfaden für Lehrkräfte zur Nutzung von ChatGPT

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Du suchst einen unkomplizierten Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz und wolltest schon immer wissen, was Maschinelles Lernen ist? Hier bist du richtig!

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Die #1 KI Suche by Advanced Innovation KI Tools

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Die #1 KI Suche by Advanced Innovation KI Tools

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Entdecke die größte Datenbank für KI-Tools in Deutschland! Hier findest du sämtliche Tools, die du brauchst, um deine KI-Projekte zu verwirklichen. Von Machine Learning bis zu Deep Learning - alles an einem Ort. Jetzt durchstöbern!

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Regeln zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei Projektarbeiten

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Stable Diffusion can take an English text as an input, called the "text prompt", and generate images that match the text description. These kinds of algorithms are called "text-to-image".

First, describe what you want, and Clipdrop Stable Diffusion XL will generate four pictures for you. You can also add a style to the prompt.

Then you can retry until you find the perfect picture or customize your text prompts. When you find an image that works, you can download it!

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SDXL 1.0: A Leap Forward in AI Image Generation

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KI KONKRET. Künstliche Intelligenz - einfach erklärt

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Selbstlernkurs

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Künstliche Intelligenz und Human Enhancement

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Künstliche Intelligenz und Human Enhancement

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Unterrichtsbeispiele zu den Themen
Quellenkritik und Informationskompetenz

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Google

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Google

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Deine KI-Toolbox für besseren Unterricht

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Ich bin myTAI, ein speziell für Lehrer:innen entwickelter KI-Assistent. Ich konzipiere Deine Stunden, entwickle Ideen für Prüfungsfragen und plane komplette Unterrichtssequenzen. Für jedes Fach, jede Schulart und jede Jahrgangsstufe.

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Das Feedback

"So viele Anregungen in einer Minute... Wie genial ist das denn bitte?"

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"Wahnsinn - die Toolbox spart mir mindestens 10 Stunden Arbeit pro Monat"

KI Tools für Lehrer

Du kennst das: Neben dem Unterrichten stapeln sich administrative, planerische und organisatorische Aufgaben auf deinem Tisch. Den perfekten Unterricht zu planen, Prüfungen zu erstellen oder eine komplette Unterrichtssequenz zu entwickeln, kann oft Stunden verschlingen.

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ChatGPT für Lehrer ?

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Tools mit künstlicher Intelligenz für Lehrer sind DAS Hype-Thema, vor Allem ChatGPT. Du hast es sicher auch schon mal probiert und dann festgestellt: Ganz so einfach ist es doch nicht und für das perfekte Ergebnis braucht es viel Vorwissen, ein Konto für 20 EUR pro Monat und jede Menge Zeit. Außerdem landen alle Deine Daten auf US-Servern.

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1. Automatische Unterrichtsplanung: Statt stundenlang im Internet zu suchen, gibt dir myTAI einen strukturierten Plan und konkrete Ideen inkl. Inspiration für Arbeitsaufträge mit Lösungen!

2. Vorschläge für Prüfungsfragen: Du behandelst gerade die französische Revolution? myTAI generiert Fragen wie "Welche Rolle spielte Marie Antoinette während der französischen Revolution?" oder "Erkläre die Bedeutung des Sturms auf die Bastille."

3. Entwicklung von Unterrichtssequenzen: Du möchtest eine Sequenz zum Thema "Ökosystem Wald" erstellen? myTAI erstellt dir einen strukturierten Plan mit aufeinander aufbauenden Stunden und den Inhalten, um die Themen Deines Lehrplans vollumfänglich abzubilden.

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Datenschutz: Die Nutzung von myTAI ist 100% anonym und Du benötigst keinen Account.

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ChatGPT als ein Beispiel für KI in der Schule

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ChatGPT als ein Beispiel für KI in der Schule

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Mikrofortbildung

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Start

© Christian Melcher

Schwerpunkte

5- Weiteres Wissen und Links

3 - Warum KI? - Für Schüler

2 - Warum KI? - Für Lehrer

1 - Basiswissen

Basiswissen

Chatbot

Datenschutz

Alternativen

Hierüber wir ein neuer Chat erstellt. Die alten Chats werden automatisch in der Spalte gespeichert und können wieder aufgerufen werden.

Hier wird die Aufgabe, Frage, Auftrag - allgemein Prompt genannt - eingegeben.

Die Antwort des Chat-Bots

Hier werden eure bisherigen Chats gespeichert.

ChatGPT und der Datenschutz

Vorweg: Die Nutzung von ChatGPT im Unterricht ist, gerade mit minderjährigen Schülerinnen und Schülern, problematisch bzw. schlicht untersagt.

Es gibt aber Abstufungen und Möglichkeiten, es doch zu nutzen.

Kostenpflichtig - aber dafür DSGVO konform:

Kostenfrei - aber nicht DSGVO konform:

Anscheinend kostenfrei, aber noch keine weiteren Infos:

Man erhält zu Beginn 10.000 Token, um dir alles auszuprobieren. Danach kosten 1.000.000 Token jeweils 7,99€. Ein Token reicht für 4 Zeichen. Also kannst man zum Testen ungefähr 5.000 Wörter nutzen und danach immer um 500.000 Wörter erhöhen.

2

Warum KI? - für Lehrer/innen

Eine kurze Übersicht:

Automatisierung von Routineaufgaben (Emailverkehr, Elternbriefe etc.)

Unterrichtsvorbereitung: Reihen- und Stundenplanung

Erstellung von Arbeitsblättern

Vereinfachen von Texten

Hilfe bei der Korrektur von Hausaufgaben / Arbeiten

Förderung und Forderung: Erstellung von differenziertem Unterrichtmaterial

Weitere Infos / Möglichkeiten

Man lernt das Fahrradfahren nicht auf einem E-Bike! Aber wenn man es kann, wird man damit schneller und kommt weiter 🤗.

3

Eine kurze Übersicht:

Warum KI? - für Schüler/innen
Man lernt das Fahrradfahren nicht auf einem E-Bike!

4

Wie gehen wir damit um?

Ebenso wie die Schüler/innen müssen wir lernen, es zu nutzen und uns weiterentwickeln, denn wir können es nicht ignorieren.

Schüler müssen KI als Unterstützung verstehen und Verantwortung für das eigene Lernen übernehmen.

Wir müssen Lernen als aktiven Prozess verständlich machen, der auch Anstrengung erfordert, z. Bsp. durch Gespräche mit Schülernn

Versuchen, die Selbstorganisation, Selbstmotivation und Eigenverantwortung zu stärken

Können wir mit KI erstellte Ergebnisse erkennen?

(Quelle: Paula Friedrich)

Weiteres wissen mit Links

Pinnwand zum Fobizz-Webinar

Pädagogische Hochschule Schwyz

Handlungsleitfaden Schulministerium NRW

Fünf Dimensionen für den Unterricht mit KI

Tipps für Sprachlehrer/innen

Ein Bot als Herausforderung

10 Möglichkeiten, die KI ChatGPT in der Schule einzusetzen

15 Ideen für ChatGPT im Unterricht

Zeit für Feedback

Bitte feedback.de
Ich würde mich über dein kurzes anonymes Feedback zu dieser Mikrofortbildung freuen. Bitte klicke dazu auf den folgenden Button oder Scanne den QR-Code.

Über diese Webseite kannst du selbst schnell und einfach Feedbackfragebögen - zum Beispiel für deinen Unterricht - kostenlos erstellen.

Für die Erstellung der Fragen kannst du ja eine KI nutzen.

PEER: Paper Evaluation and Empowerment Resource

PEER wurde entwickelt um Schüler beim Verfassen von Aufsätzen zu unterstützen. Von der Grundschule bis zur Universität, von Erzählungen über Erörterungen bis hin zu Textanalysen - PEER gibt dir Tipps wie du deine Aufsätze noch besser machen kannst! Immer freundlich, immer hilfsbereit, immer geduldig. Fotographiere deine Arbeit und lade sie hoch oder gibt einen Text direkt ein. Dein Aufsatz wird mit Unterstützung von KI untersucht und es wird anschließend ein personalisiertes Feedback mit Verbesserungsvorschlägen erzeugt. Um PEER stetig zu verbessern, werden alle Aufsatzdaten anonymisiert erfasst. Mach mit und nutze unseren KI-Tutor! (https://www.edu.sot.tum.de/hctl/forschung/peer/)

Nach einer Idee von Bronner.

Personalisierters Lernen & adaptives Lernen

Neue Zeiträume im Lernprozess

Arbeitsentlastung

Ein Schwerpunkt: Kritische Nutzung

Austesten und Experementieren lassen

Ergebnisse Kritisch reflektieren lassen

Aufgabenstellungen auf Anwendung von KI überdenken

Die KI kann auch Texte üebrsetzen

Kostenpflichtig / ca. 20€ pro Monat

Auch Wissensstand von Ende 2021, ist jedoch mit mehr Daten gefüttert worden

Es können bis zu 25.000 Wörter hochgeladen werden

Kann auch mit Bildern umgehen

Durch Nutzung von Bing mit Microsoft-Konto kann die Version 4.0 kostenlos genutzt werden

Kriterien und Punkte können über den Prompt festgelegt werden.

Für beide Versionen gilt jedoch:

Halluzination und Denkfehler

Schüler/innen können den ChatBot wie einen Lehrer fragen und sich alles noch einmal erklären bzw. immer weiter vereinfachen lassen.

"Sofern die Schülerinnen und Schüler freiwillig textgenerierende KI-Tools nutzen, müssen sie diese selbstverständlich als Quelle angeben, denn nur so kann die Lehrkraft feststellen, welche Leistung der Lernenden erbracht hat und diese Leistung beurteilen. Zurzeit wird im Wissenschaftsbereich an Zitierreglungen gearbeitet, die KI als Quelle angeben. Daran angelehnt könnte im schulischen Kontext eine Regelung für die Angabe der Nutzung folgendermaßen aussehen:
„Bei der Herstellung dieses Textes [oder wahlweise Bildes oder des Programmiercodes etc.] wurde X [=Name des KI- gestütztes Werkzeugs] eingesetzt. Mit folgenden Prompts [= Anweisungen oder Fragen an die KI] habe ich die KI gesteuert: 1. , 2. ."
Der Vorteil dieser Art von Angabe ist, dass die Lehrkraft damit beurteilen kann, wie weitreichend der Einsatz der KI war. Ebenso lässt sich auch beurteilen, wie kompetent die Schülerin bzw. der Schüler den Einsatz der KI gesteuert hat. Dazu sollte der von der KI erstellte Text beigefügt werden.

Aus dem Handlungsleitfaden ...

Quelle: https://www.schulministerium.nrw/system/files/media/document/file/handlungsleitfaden_ki_msb_nrw_230223.pdf

Wenn Schüler/innen dies nicht angeben:

"Es gelten hierzu wie bisher die allgemeinen Grundsätze zum „wissenschaftlichen" Arbeiten und zur Leistungsbe- wertung: Sofern externe Hilfen verwendet werden, sind sol- che vollumfänglich kenntlich zu machen. Dies gilt auch für die Nutzung einer KI-Anwendung. Mithilfe einer textgenerierenden KI erstellte Texte sind schlechter als solche erkennbar als beim „copy-and-paste" aus Websites oder Texten, weil nicht immer der gleiche Text generiert wird. Streng genommen handelt es sich damit dann auch nicht um ein Plagiat, sondern um die Nut- zung einer Anwendung zur Erstellung eines Textes.[...] Auch wenn es sich nicht um Plagiate im eigentlichen Sinne handelt, handelt es sich bei Nichtangabe, dass der Text oder Teile aus diesem mithilfe einer KI erzeugt wurden, um eine Täuschung über die Autorenschaft. Sofern die Verwendung von KI bei der Aufgabenstellung explizit ausgeschlossen wurde, handelt es sich zudem um die Verwendung eines unzulässigen Hilfsmittels und einen Täuschungsversuch.[...]

Sollte es zu Täuschungshandlungen oder anderen Unregelmäßigkeiten kommen, ergibt sich das Verfahren aus den Grundsätzen der Leistungsbewertung (§ 48 SchulG) und den jeweils einschlägigen Vorschriften der Prüfungsordnungen (insbesondere § 6 Absatz 7 APO-SI, § 13 Absatz 6 APO-GOSt, § 20 APO-BK).

Für Projekt- oder Facharbeiten:

"Für Projekt- oder Facharbeiten kann das z. B. bedeuten, einen eigenen, individuellen Forschungsauftrag empirischer Natur oder Versuchsreihen einzubeziehen, die auf die spezifische Unterrichtssituation bezogen sind [...]. Auch der Begleitung des Arbeitsprozesses kommt eine wesentlich größere Bedeutung zu. Im Gespräch mit dem oder der Lernenden wird deutlich, inwieweit er oder sie sich mit dem Inhalt auseinandergesetzt hat. Zusätzlich kann eine abschließende Präsentation mit einem Gespräch über die Arbeit verdeutlichen, dass die Leistung von der Schülerin oder dem Schüler eigenständig erbracht bzw. KI-gestützt erarbeitete Textstellen nicht unreflektiert übernommen, sondern als solche gekennzeichnet wurden." (Seite 8/9)

Sollte in den Fachkonferenzen besprochen werden.

Mit Slides GPT können innerhalb weniger Minuten automatisch Präsentationen erstellt werden, die passende Abbildungen enthalten. Unten findet man sogar Moderatornotizen.

Für 2,50€ können diese auch heruntergeladen und dann überarbeitet werden.

Die Text-KI ist reine Mathematik und sagt das am wahrscheinlichsten folgende Wort voraus.

In der Literatur werden KI-Textgeneratoren daher auch "stochastische Papageien" (Bender, 2021) genannt.

Wie funktioniert ChatGPT?

Englisch: Kürzen und vereinfachen von englischen Zeitungstexten

Geschichte: Texte aus verschiedenen Perspektiven schreiben lassen, mit historischen Personen chatten

MINT: Erstellen von Übungen

Religion: Texte in verschiedenen Stilen / Stimmungen verfassen lassen

Deutsch: Korrektur und Feedback von Schülerarbeiten

Latein: Nach Schwierigkeitsgrad gestaffelte Texte erstellen

Alle Fächer: Generieren von Unterrichtsentwürfen und Arbeitsaufträgen

Je mehr Infos in den Prompt kommen, desto besser wird der generierte Elternbrief.

Nutzung von ChatGPT ohne Login

300 Wörter je Prompt

Mit Werbung

Bricht manchmal mittendrin ab und muss dann durch einen Befehl wie "Schreibe weiter" fortgeführt werden

Quelle: P. Bronner

www.chatgptx.de oder www.chatgpt.ch

... "Wir möchten Sie daher bitten, sich offen und konstruktiv mit den neuen Möglichkeiten auseinanderzusetzen und diese im Unterricht zu thematisieren."

Aus dem Handlungsleitfaden ...

.... " ist es auch Aufgabe von Schule, die Schülerinnen und Schüler im Rahmen des Unterrichts mit KI vertraut zu machen und gemeinsam im geschützten Raum zu erfahren, wie KI-basierte Textgeneratoren funktionieren, welche Potentiale, aber auch welche Risiken damit verbunden sein können. Ein Verbot, KI im Unterricht zu thematisieren und auch didaktisch zu nutzen, kann vor dem Hintergrund einer sich äußerst dynamisch weiterentwickelnden Welt, in der die Schülerinnen und Schüler leben, keine tragfähige Reaktion sein. Es ist daher wichtig, dass Unterricht und Schule sich weiter öffnen und gemeinsam mit den Schülerinnen und Schülern die Weiterentwicklungen reflektiert werden." ...

... "1. Ein Verbot des Einsatzes von KI ist realitätsfern und nicht durchhaltbar, es gilt stattdessen 2. die Potentiale und auch die Risiken für das Lehren und Lernen auszuarbeiten. 3. Der Umgang mit KI muss miteinander verhandelt werden und transparent und rechtlich abgesichert erfolgen. Es besteht hohe Einigkeit darüber, dass ein kompetenter Umgang mit KI-Anwendungen für eine erfolgreiche Bewältigung künfti- ger Anforderungssituationen in Ausbildung, Studium, Beruf und Alltagswelt unabdingbar ist; auch aus diesem Grund darf sich Schule nicht hermetisch abriegeln." ...

Anzeichen für eine automatisierte Schreibweise, wie z. B. viele Wort- und Phrasenwiederholungen oder unnatürliche Satzstrukturen, die Sie so im alltäglichen Sprachgebrauch eher nicht zu hören bekommen.

"Keyword-Stuffing", bei dem bestimmte Wörter oder Phrasen unnatürlich häufig wiederholt werden.

Verwendung von Artikeln oder Konjunktionen an, hier machen KI-Systeme häufig Fehler.

Länge eines Textes kann einen Hinweis geben. KI-generierte Texte sind oft nämlich sehr lang. Die einzelnen Sätze hingegen sind oft auffallend kurz.

Verwendung von Abkürzungen und Emoticons, da auch diese oft von KI-Systemen falsch verwendet werden.

Quelle: https://www.schulministerium.nrw/system/files/media/document/file/handlungsleitfaden_ki_msb_nrw_230223.pdf

Vorab: Wir werden es nie zu 100% erkennen.

Anzeichen für eine fehlende menschliche Perspektive oder Emotionen.

Anzeichen von fehlender Originalität oder sogar Plagiaten.

Blick auf Analogien und Metaphern kann hilfreich sein, um KI-Texte zu erkennen. Künstliche Intelligenz kann diese nämlich häufig nicht richtig anwenden.

Verwendung von Fachbegriffen genau an, da auch hier häufiger Fehler passieren.

Rechtschreib- und Grammatikfehler, die bei KI-generierten Texten gehäuft auftreten können. Insbesondere Texte, die auf Deutsch und nicht auf Englisch verfasst wurden, enthalten manchmal noch grammatikalische Ungenauigkeiten - beispielsweise bei der Verwendung der "Ihr"- und "Sie"-Form.

Folgende Tipps können aber helfen!

Quelle: https://praxistipps.chip.de/chatgpt-co-so-erkennen-sie-ki-texte-in-wenigen-minuten_155103#:~:text=KI-Texte%20anhand%20des%20Inhalts%20erkennen%201%20%C3%9Cberpr%C3%BCfen%20Sie,da%20auch%20hier%20h%C3%A4ufiger%20Fehler%20passieren.%20Weitere%20Elemente

Für die Nutzung der Webplattform des Anbieters OpenAI wird für die Erstellung eines Kontos mit Angabe von E-Mail-Adresse und Passwort und seit einiger Zeit auch einer Mobilfunknummer voraussetzt. In den Nutzungsbedingungen ist für die Erstellung ein Mindestalter von 18 Jahren vorgegeben und laut Datenschutzerklärung richtet sich der Dienst nicht an Kinder unter 13 Jahren.

Außerdem stehen die Server in den USA und unterliegen nicht der DSGVO.

Was wird für einen Account benötigt?

Dies ist deine Information: Ein Vulkan ist eine geologische Struktur, die entsteht, wenn Magma (Gesteinsschmelze) bis an die Oberfläche eines Planeten (z. B. der Erde) aufsteigt. Alle Begleiterscheinungen, die mit dem Aufstieg und Austritt der glutflüssigen Gesteinsschmelze verbunden sind, bezeichnet man als Vulkanismus. Bei einem Vulkanausbruch werden nicht nur glutflüssige, sondern auch feste und gasförmige Stoffe freigesetzt. Im Fall der Erde schmelzen Gesteine ab 100 km Tiefe bei Temperaturen zwischen 1000 und 1300 °C. Das flüssige Magma sammelt sich in großen Magmaherden in 2 bis 50 km Tiefe. Wenn der Druck zu groß wird, steigt das Magma über Spalten und Klüfte der Lithosphäre auf. Magma, das an die Erdoberfläche gelangt, wird als Lava bezeichnet. Die meisten Vulkane haben annähernd die Form eines Kegels, dessen Hangneigung von der Viskosität der Lava abhängt. Die Gestalt kann aber auch unregelmäßig oder kuppelförmig aufgewölbt sein.
Megaprompt
Schreibe daraus einen Text für die 8. Klasse mit 10 Lücken, welche durch Unterstriche markiert sind. Schreibe die ausgelassenen Wörter der Lücken unter den Text.

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Start © Christian Melcher Schwerpunkte 5- Weiteres Wissen und Links 3 - Warum KI? - Für Schüler 2 - Warum KI? - Für Lehrer 1 - Basiswissen Basiswissen Chatbot Datenschutz Alternativen Hierüber wir ein neuer Chat erstellt. Die alten Chats werden automatisch in der Spalte gespeichert und können wieder aufgerufen werden.

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Warum die neuen GenAIs keine menschenähnliche Intelligenz haben

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Warum die neuen GenAIs keine menschenähnliche Intelligenz haben

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Blog: Die ethische Maschine

Das Gehirn diente zwar als Inspiration für die KI-Entwicklung, dennoch ist der Schluss nicht zulässig, dass Menschen wie Computer funktionieren

Robot and young woman face to face. Mitreden zum Thema „Mensch-Sein"; Mensch, Roboter;

Getty Images

Im Gastblog erklärt Sarah Spiekermann, warum der Mensch kein Computer ist und der Computer kein Mensch.
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Warum die neuen GenAIs keine menschenähnliche Intelligenz haben

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Das Gehirn diente zwar als Inspiration für die KI-Entwicklung, dennoch ist der Schluss nicht zulässig, dass Menschen wie Computer funktionieren

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Lernen mit KI / über KI / durch KI / ohne KI und trotz KI

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Lernen mit KI / über KI / durch KI / ohne KI und trotz KI

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Friedrich-Gymnasium Freiburg

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Beim Einsatz von künstlicher Intelligenz im Klassenzimmer orientiert sich das Kollegium des Friedrich-Gymnasiums an den Empfehlungen des Kultusministeriums Baden-Württemberg: „KI muss aktiv im Schulunterricht behandelt werden, da die Schülerinnen und Schüler lernen müssen, mit dieser neuen Technolog…

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Zeitgemäße Prüfungskultur - Welche Unterstützung bietet KI?

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Zeitgemäße Prüfungskultur - Welche Unterstützung bietet KI?

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Zeitgemäße Prüfungskultur - Welche Unterstützung bietet KI?

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Testing of Detection Tools for AI-Generated Text

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wiss. Artikel

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Kreiere deinen eigenen Bot.

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Botsonic: Custom Train ChatGPT On Your Knowledge Base Data

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This custom AI chatbot builder - Botsonic, will help businesses train ChatGPT on their own website data to provide seamless customer service.

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Textgenerierende KI-Anwendungen (z.B. ChatGPT) in Schule und Unterricht

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Textgenerierende KI-Anwendungen (z.B. ChatGPT) in Schule und Unterricht

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Moodle Kurs

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Die Qualitäts- und UnterstützungsAgentur - Landesinstitut für Schule NRW begrüßt Sie herzlich in diesem Kurs.

Als Ergänzung zum Handlungsleitfaden zum Umgang mit textgenerierenden KI-Systemen des Ministeriums für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen können Sie sich mit Hilfe dieses Kurses vertiefter mit dem Thema beschäftigen.

Die Moodle-Kursdatei können Sie auch herunterladen (112 MB) und in Ihr schulisches Moodle-System (z. B. LOGINEO NRW LMS) einfügen.

Wir möchten Sie zu Beginn einladen, den #DigitalCheckNRW durchzuführen. Die sechs Bereiche des Selbsttests wurden nunmehr um ein eigenes Themenfeld „Künstliche Intelligenz" erweitert.

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kurs: textgenerierende ki-anwendungen (z.b. chatgpt) in schule und unterricht | unterstützungsmaterialien für schulen

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Textgenerierende KI-Anwendungen (z.B. ChatGPT) in Schule und Unterricht

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Perplexity is a free AI-powered answer engine that provides accurate, trusted, and real-time answers to any question.

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