Unravel – Bilderkennung mit neuronalen Netzen
| dc.contributor.author | Gräßl, Christoph | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-17T17:26:01Z | |
| dc.date.available | 2023-09-17T17:26:01Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Die zunehmende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz im Alltag hat dazu geführt, dass die Kultusministerien verschiedener Bundesländer dieses Thema in Lehrplänen allgemeinbildender Schulen verankert haben. Da dieser Lernbereich neu ist, müssen auch innovative didaktische Ansätze entwickelt werden. Dies stellt aufgrund weniger Erfahrungswerte eine besondere Herausforderung dar. In dieser Arbeit wird ein praxisorientiertes Konzept vorgestellt, in dem Schülerinnen und Schüler ab der oberen Mittelstufe selbstständig alle Komponenten eines Bilderkennungssystems, angefangen von der Bildaufnahme bis hin zur Klassifizierung, explorativ erleben. Ziel ist es zum einen, einen grundlegenden Einblick in Klassifikation mit neuronalen Netzen zu vermitteln. Zum anderen sollen die Schülerinnen und Schüler verstehen, wie Systeme des überwachten Lernens allgemein aufgebaut sind, wie man sie bewertet und wo deren Grenzen liegen. | de |
| dc.identifier.doi | 10.18420/ibis-01-01-09 | |
| dc.identifier.issn | 2941-7554 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/42392 | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik | |
| dc.relation.ispartof | Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 1, No. 1 | |
| dc.relation.ispartofseries | Informatische Bildung in Schulen (IBiS) | |
| dc.subject | Bilderkennung | |
| dc.subject | Tool | |
| dc.subject | Unterrichtskonzept | |
| dc.subject | Künstliche Intelligenz | |
| dc.subject | Maschinelles Lernen | |
| dc.title | Unravel – Bilderkennung mit neuronalen Netzen | de |
| dc.type | Text/Journal Article |
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