Künstliche Intelligenz: Einführung und Grundlagen

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung und Begrüßung
   • 1.1 Einleitung
   • 1.2 Überblick über den Kurs
2. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI)
   • 2.1 Was ist Künstliche Intelligenz?
   • 2.2 Unterschied zwischen KI, Maschinelles Lernen und Tiefes Lernen
3. Beispiele für Künstliche Intelligenz im Alltag
   • 3.1 Sprachassistenten
   • 3.2 Bilderkennung
   • 3.3 Autonome Fahrzeuge
4. Selbstfahrende Autos: Eine detaillierte Analyse
   • 4.1 Funktionsweise von selbstfahrenden Autos
   • 4.2 Sensortechnologie in selbstfahrenden Autos
   • 4.3 Vorteile und Herausforderungen
5. Ethik und Risiken der Künstlichen Intelligenz
   • 5.1 Datenschutz
   • 5.2 Vorurteile und Bias
   • 5.3 Auswirkungen auf Arbeitsplätze
6. Beispiel: Klassifikationsalgorithmus mit Teachable Machine
   • 6.1 Einführung in Teachable Machine
   • 6.2 Praktische Anwendung und Demonstration
7. Fazit und Ausblick
   • 7.1 Zusammenfassung der Sitzung
   • 7.2 Feedback und Abschlussworte

Einführung und Begrüßung

Hallo und herzlich willkommen! In dieser Sitzung werden wir uns mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) befassen und verschiedene Aspekte dieser faszinierenden Technologie erkunden.

Einleitung

Bevor wir jedoch beginnen, möchte ich jedem von Ihnen für Ihr Interesse an unserem Kurs danken. Es ist großartig, so viele neugierige Köpfe hier zu haben!

Überblick über den Kurs

In dieser Sitzung werden wir zunächst definieren, was Künstliche Intelligenz ist und wie sie sich von verwandten Konzepten wie Maschinelles Lernen und Tiefes Lernen unterscheidet. Anschließend werden wir Beispiele für den Einsatz von KI im Alltag betrachten und uns speziell mit selbstfahrenden Autos befassen. Schließlich werden wir über die ethischen Herausforderungen und Risiken diskutieren, die mit der Entwicklung und Verwendung von KI verbunden sind.

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI)

Was ist Künstliche Intelligenz?

KI bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dies umfasst Bereiche wie Spracherkennung, Bildverarbeitung und Problemlösung.

Unterschied zwischen KI, Maschinelles Lernen und Tiefes Lernen

Obwohl die Begriffe oft synonym verwendet werden, gibt es Unterschiede zwischen KI, Maschinellem Lernen und Tiefem Lernen. KI ist der Oberbegriff, während Maschinelles Lernen und Tiefes Lernen spezifische Techniken sind, die unter dem Dach der KI arbeiten.

Beispiele für Künstliche Intelligenz im Alltag

Sprachassistenten

Sprachgesteuerte Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant sind allgegenwärtig geworden und helfen uns bei der Durchführung verschiedener Aufgaben, vom Abspielen von Musik bis zum Einrichten von Erinnerungen.

Bilderkennung

Moderne Kameras und Bildverarbeitungssysteme nutzen KI-Algorithmen, um Gesichter zu erkennen, Bilder zu kategorisieren und sogar automatisch Fotos zu verbessern.

Autonome Fahrzeuge

Selbstfahrende Autos sind ein aufregendes Beispiel für die Anwendung von KI in der realen Welt. Diese Fahrzeuge nutzen komplexe Algorithmen und Sensortechnologien, um sicher zu navigieren und Unfälle zu vermeiden.

Selbstfahrende Autos: Eine detaillierte Analyse

Funktionsweise von selbstfahrenden Autos

Selbstfahrende Autos verwenden eine Kombination aus Kameras, Radarsensoren und Lidar, um ihre Umgebung zu erfassen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Sensortechnologie in selbstfahrenden Autos

Die fortschrittliche Sensortechnologie ermöglicht es selbstfahrenden Autos, Hindernisse zu erkennen, Verkehrsschilder zu lesen und sich präzise zu orientieren, selbst in komplexen Verkehrssituationen.

Vorteile und Herausforderungen

Obwohl selbstfahrende Autos das Potenzial haben, die Verkehrssicherheit zu verbessern und Staus zu reduzieren, bleiben Fragen zur Haftung, Ethik und Sicherheit weiterhin bestehen.

Ethik und Risiken der Künstlichen Intelligenz

Datenschutz

Die zunehmende Verwendung von KI führt zu Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Privatsphäre, da große Mengen an persönlichen Daten gesammelt und analysiert werden.

Vorurteile und Bias

KI-Algorithmen können durch menschliche Vorurteile und Bias beeinflusst werden, was zu ungerechten Ergebnissen führen kann, insbesondere in Bereichen wie Rekrutierung und Kriminalitätsbekämpfung.

Auswirkungen auf Arbeitsplätze

Die Automatisierung durch KI hat das Potenzial, eine Vielzahl von Arbeitsplätzen zu beeinflussen und zu verändern, wodurch Fragen zur Beschäftigungssicherheit und Arbeitsplatzumstrukturierung aufgeworfen werden.

Beispiel: Klassifikationsalgorithmus mit Teachable Machine

Einführung in Teachable Machine

Teachable Machine ist ein interaktives Tool, das es Benutzern ermöglicht, eigene KI-Modelle zu erstellen und zu trainieren, ohne programmieren zu müssen.

Praktische Anwendung und Demonstration

Mit Teachable Machine können Benutzer Objekte in ihrer Umgebung erkennen und klassifizieren, was eine Vielzahl von Anwendungen in Bereichen wie Bilderkennung und Umweltschutz ermöglicht.

Fazit und Ausblick

Zusammenfassung der Sitzung

In dieser Sitzung haben wir die