🤖 Künstliche Intelligenz

📝 Verantwortlich für die Inhalte: ralf.kretzschmar@ksso.ch (Kantonsschule Solothurn, Schweiz)¹⁾. Ich nehme gerne Kritik, Wünsche, Anregungen entgegen.

Alle nicht mit Lizenzen versehenen Inhalte zur künstlichen Intelligenz sind gemeinfrei CC0 1.0.

⚠️ Bei einer Nutzung ohne Konto funktioniert alles, aber es werden keine Daten gespeichert. D. h. bei einem Neuladen der Seite gehen die eingegebenen Inhalte verloren.

ℹ️ Mit Besorgnis nehme ich wahr, dass viele Schülerinnen und Schüler KI-Chatbots zu ihrem Nachteil einsetzen. Die Ursache sehe ich vor allem in fehlendem Wissen und in ihrer Haltung gegenüber dem Einsatz von KI-Chatbots. Daher habe ich diese Kapitel zusammengestellt, mit dem Ziel, aufzuklären und aufzuzeigen, wie man zusammen mit generativer KI wachsen kann. Über kritische Rückmeldungen würde ich mich freuen.

• Variante Gymnasium (9tes Schuljahr): 🧑 & 🤖 - Lernen mit KI
• Variante Sekundarschule (7tes Schuljahr): 🧑 & 🤖 - Lernen mit KI

• Gymnasium (10tes Schuljahr): 🧑 & 🤖 (Auf-)Wachsen mit KI

ℹ️ Das grundlegende Konzept von Sprachmodellen wird mit N-Grammen erklärt (SoekiaGPT).

• 📝 Texte von KI schreiben lassen

ℹ️ Klassifikation von Daten mit Storytelling-Einstieg in die KI, inklusive Zusatzkapitel, das auch KI-Chatbots thematisiert

• 🐟 Künstliche Intelligenz für echte Fische 1
• 🐟 Künstliche Intelligenz für echte Fische 2
• 🐟 Künstliche Intelligenz für echte Fische 3
• 🐟 Künstliche Intelligenz für echte Fische 4
• 🐟 Fische für ChatGPT?

Funktionsapproximation als Bonuskapitel für Schnelle oder Interessierte

• ➡️ Zusammenhänge erlernen

Repetitionskapitel, falls das Thema später einmal erneut aufgegriffen wird

• 🐟 Rückschau: Künstliche Intelligenz für echte Fische

ℹ️ Ein vertiefter Blick auf die Funkionsweise maschnellen Lernens in vier Teilen mit exponentiell zunehmendem Mathematikgehalt

• 🤖 Wie funktioniert maschinelles Lernen 1
• 🤖 Wie funktioniert maschinelles Lernen 2
• 🤖 Wie funktioniert maschinelles Lernen 3
• 🤖 Wie funktioniert maschinelles Lernen 4

ℹ️ Grundlegende Überlegungen zur Zeitreihenvorhersage

• 📈 Zeitreihenvorhersage

Zusatz zur Zeitreihenvorhersage

• 🇨🇭 SMI-Vorhersage

ℹ️ In diesen beiden Teilen werden wie in der „Einführung Zeitreihenvorhersage“ zuerst Grundlagen der Zeitreihenvorhersage vermittelt. Anders als in der „Einführung Zeitreihenvorhersage“ werden danach fortgeschrittene Parameter-Einstellungen in TensorFlow thematisiert.

• 📈 Zeitreihenvorhersage mit TensorFlow 1
• 📈 Zeitreihenvorhersage mit TensorFlow 2

ℹ️ Dieses Kapitel thematisiert, wie gut seltene Ereignisse erkannt werden können und wie sich das beurteilen lässt.

• 🌪️ Umgang mit seltenen Ereignissen