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Schnellübersicht

Titel
Künstliche Inteligenz – Trainierte Entscheidungen
Fach/Lernbereich/
Lehrplanbezug
Informatik: Künstliche Intelligenz, überwachtes Lernen, Algorithmik, Perceptron, Neuronales Netz
Wirtschaftsinformatik: Ablaufdiagramme, Algorithmik, Künstliche Intelligenz, Perceptron, Neuronales Netz
Technik: Künstliche Intelligenz, Mechatronik, Lernende Maschinen
Wirtschaft und Beruf: Chancen und Risiken der Technik, Technischer Fortschritt und Konsequenzen für Arbeit und Beruf, Berufliche Anforderungen
Kurzbeschreibung
Über die Analyse von und/oder die Interaktion mit zwei technischen Systemen, deren Funktion über Anwendungen der Künstlichen Intelligenz trainiert werden kann, sollen sich den Lernenden an dieser Lernstation informatorisch-technische und soziotechnische Zusammenhänge erschließen. Zur Auswahl stehen eine über maschinelles Lernen disponierte Sortieranlage sowie eine ebenfalls trainierte Anwendung für eine Überwachungsstation zur richtigen Befüllung einer Verpackung. Aus einer eher technischen Perspektive betrachtet, ermöglich die Lernstation Einblicke in mechatronische Bauteile und Zusammenhänge sowie in das so genannte überwachte Lernen als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Aus soziotechnischer Perspektive bietet die Station Anlass, individuelle und gesellschaftliche Chancen und Risiken von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz zu reflektieren..
Lernziele
  • Einsatzbereiche und Anwendungsmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz (KI) beschreiben
  • Mustererkennung als ein Anwendungsfeld der Künstlichen Intelligenz beschreiben
  • Einfluss von Trainingsdaten und Algorithmen auf Ergebnisse von KI-Anwendungen beurteilen
  • Auswirkungen der Anwendungen künstlicher Intelligenz auf Arbeitsorganisation und Arbeitsaufgaben beschreiben
  • Einsatzbereiche und Anwendungsmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz (KI) aus wirtschaftlicher, rechtlicher und ethischer Perspektive analysieren und beurteilen
  • Grundlagen physischer Programmierung mit Scratch bzw. mBlock kennenlernen und Nutzen der Einbindung eines KI-Modells in den Programmcode reflektieren
Teileinheiten/
Themen
etwa 2-3
Organisation
Zeit/ Dauer:  Abhängig von Art und Umfang der methodischen Erschließung der Inhalte                                        
Anzahl der Treffen/ Teileinheiten:     
Raum:                                                       
Anzahl:                                
Alter:                                   
Material: Computer mit installierter grafischer Programmierumgebung mBlock, Arduino mit Verbindungskabel zu Computer sowie Webcam, Steckplatine, elektr. Kleinteile und Servomotor
oder
Raspberry Pi mit Kamera, Monitor Tastatur und Maus, grafische Programmierumgebung Scratch
sowie ggf. Fischertechnik oder anderes Montagematerial