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Unravel – Bilderkennung mit neuronalen Netzen

dc.contributor.authorGräßl, Christoph
dc.date.accessioned2023-09-17T17:26:01Z
dc.date.available2023-09-17T17:26:01Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractDie 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.doi10.18420/ibis-01-01-09
dc.identifier.issn2941-7554
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/42392
dc.publisherGesellschaft für Informatik
dc.relation.ispartofInformatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 1, No. 1
dc.relation.ispartofseriesInformatische Bildung in Schulen (IBiS)
dc.subjectBilderkennung
dc.subjectTool
dc.subjectUnterrichtskonzept
dc.subjectKünstliche Intelligenz
dc.subjectMaschinelles Lernen
dc.titleUnravel – Bilderkennung mit neuronalen Netzende
dc.typeText/Journal Article

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