Grundkurs Informatik Klasse 13 2022-2023
Willkommen
In diesem Dokument werden im Verlauf des Jahres diverse Materialien und Aufgaben zusammengestellt, die zum Slebstlernen und Lernen in der Schule geeignet sind.
Woche 01
Belehrungen
Projektplanung
SQL
Woche 04
SQL und PHP
API und HTTP-Requests
Q4
2023-01-05
Q4 - Künstliche Intelligenz
Kapitel 01
- Lesen Sie den "KI Reader 01".
- Erstellen Sie eine MD-Präsentation, die für KI wesentliche Informationen zusammenstellt.
- Die letzte Folie der Präsentationen soll zusammenfassen, was Ihre persönlichen Erkenntnisse sind.
- Erstellen Sie einen ScreenCast und laden Sie diesen in den Lernraum hoch.
Kapitel 02
- Lesen Sie den “KI Reader 02".
- Erstellen Sie eine Präsentation auf https://slides.gcm.schule, die zu folgenden Themen die Inhalte basierend auf dem Reader zusammenfasst. Je Vorgabe kann eine Folie genügen. Achten Sie auf eine ansprechende Illustration. Sie können hierfür Grafiken aus dem Reader verwenden oder weitergehend recherchieren.
- Eingabe-Verarbeitung-Ausgabe
- Einfluss des Fehlers auf “gekonntes Probieren”
- Erklärung, was ein Prädiktor ist
- Erklärung, was ein Klassifizierer ist
- Training einfacher linearer Klassifizierer
- Moderieren der Korrekturen
- Was ich Neues gelernt habe
- Was ich noch nicht verstehe
- Erstellen Sie zu Ihrer Präsentation einen ScreenCast und laden Sie diesen in den Lernraum hoch.
Kapitel 03
Der “KI Reader 03" behandelt zunächst die Grenzen linearer Klassifizierer am Beispiel der Boolschen Funktionen. Im Anschluss wird von den natürlichen Neuronen ausgehend die Funktionsweise eines künstlichen Neurons abgeleitet. Der mathematischen Modellierung eines Neurons folgt die Idee der Vernetzung.
Folgende Aufgaben ergeben sich aus dem (mehrmals) gelesenen Text:
- Erstellen Sie eine Präsentation auf https://gcm.schule/slides (sichern Sie ihren Quelltext!), die zu folgenden Themen die Inhalte basierend auf dem Reader zusammenfasst. Je Vorgabe kann eine Folie genügen. Achten Sie auf eine ansprechende Illustration. Sie können hierfür Grafiken aus dem Reader verwenden oder weitergehend recherchieren.
- Boolsche Funktionen
- Kurze Erklärung
- Geben Sie für UND ein eigenes Beispiel an, das nicht im Buch vorkommt.
- Geben Sie für ODER ein eigenes Beispiel an, das nicht im Buch vorkommt.
- Grenzen linearer Klassifizierer
- Erläutern Sie, weshalb ein einzelner Klassifizierer nicht die XOR-Funktion lernen kann.
- Erklären Sie den Nutzen des Aktionspotentials natürlicher Neuronen
- Beschreiben Sie den Aufbau eines einzelnen künstlichen Neurons anhand einer Skizze. Gehen Sie dabei auf die interne Verarbeitung der vielen Eingangssignale ein. Stellen Sie dabei dar, wie die einzelnen Eingaben an den “künstlichen Terminals” verarbeitet werden.
- Erklären Sie abschließend, wie einzelne Neuronen miteinander zu einem Netzwerk verbunden werden.
- Der Reader endet mit Fragen, die einen Ausblick auf die nächste Woche liefern. Formulieren Sie eigene Fragen, die sich aus dem in Ihrer Präsentation Dargestellten ergeben - oder formulieren Sie die Fragen aus dem Reader in eigenen Worten. Ein weiterer Schwerpunkt der Fragen können Themen sein, die sie noch nicht (richtig) verstehen.
- Reflektion:
- Was ich Neues gelernt habe
Erstellen Sie zu Ihrer Präsentation einen ScreenCast und laden Sie diesen im Lernraum hoch.
Hier ein Tutorial, wie man Bilder mit CampusSlides verwendet.
Evolutionäre Softwareentwicklung
Lesen Sie den Artikel https://scienceblogs.de/diaxs-rake/2010/01/15/ein-genetischer-algorithmus-in-python/ und ergänzen Sie das folgende MD-Dokument um erläuternde Sätze. Ergänzen Sie ggf. weitere interessante Fachbegriffe.
Fachbegriffe_genetische_Algorithmen.txt
Vergleich der Glossare
Zunächst: https://blog.revolutionanalytics.com/2014/10/because-its-friday-virtual-robots-learn-to-walk.html
Stöbern Sie in den Glossaren Ihrer Mitschüler*innen. Im anschließenden Gespräch weisen Sie auf besonders gute Glossarbeiträge hin.
Aufgabe eigene Optimierung
- Finden Sie eine*n Partner*in für die Aufgabe.
- Entwerfen oder recherchieren Sie ein Beispiel, bei welchem Sie mit GA eine Lösung suchen.
- Stellen Sie in einer Präsentation dar, wie Sie
- Das mögliche Genom gestalten
- An welchen Kriterien Sie die Fitness festmachen
- Was ihre Simulation (Bestimmung der Fitness) beinhaltet
- Wie Sie die Selektion gestalten
- Wann Sie Ihr Problem als erfolgreich gelöst ansehen
Hands on!
https://keiwan.itch.io/evolution
Grenzen der KI
KI und Ethik
https://www.informatik-aktuell.de/betrieb/kuenstliche-intelligenz/kuenstliche-intelligenz-und-ethik.html
Aufgabe
Erstellen Sie eine tabellarische Übersicht ethisch fragwürdiger Aspekte der KI-Forschung und stellen Sie diesen Lösungsansätze gegenüber.
https://www.technologyreview.com/2021/07/30/1030329/machine-learning-ai-failed-covid-hospital-diagnosis-pandemic
Aufgabe
- Finden Sie (allein und geheim) drei Beispiele bei denen KI nützlich sein können.
- Finden Sie (allein und geheim) drei Beispiele bei denen KI NICHT nützlich sein kann.
Have a lot of fun!