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Tutorial-Sammlung und -Auftrag

Künstliche Intelligenz (modern)

Aufgabe: Auftrag

Schauen Sie sich ein Video-Tutorial (je nach Stärkeklasse) an und beantworten Sie parallel dazu schriftlich die im Kurs-Notizbuch zur Verfügung gestellten Fragen.

  • Versuchen Sie die Fragen zuerst mit dem Tutorial zu beantworten. Wenn das Tutorial keine Antwort auf eine Frage liefert, dann können Sie diese selbständig mit Hilfe des Skriptes oder mit einer kurzen Internetrecherche beantworten.

  • Beantworten Sie die Fragen direkt im Kurs-Notizbuch.

Vorschlag

Für die meisten Schüler:innen würde sich die folgenden Video-Abfolge anbieten:

  1. Start mit Video aus dem Tutorial von Brandon Rohrer

  1. Weiter mit dem 3Blue1Brown-Tutorial (7 Videos)

alle Tutorials

Hier finden Sie alle 4 Tutorials (bestehend aus mehreren Videos).

Sebastian Lague

Überblick in 3 Videos, locker erzählt; die Reihe ist leider nicht vollständig, aber ein gut nachvollziehbarer Einstieg.

3Blue1Brown

Einführungskurs in 7 Video-Kapiteln, mathematisch sauber, grundlegende Mechanismen fundiert erklärt. Ideal, um sich schnell ein Bild von den Grundlagen der Neuronalen Netze zu machen.

Deeplizard

In dieser Tutorial-Reihe (aufgeteilt in 38 kurze Videos) werden Konzepte erklärt, die für Deep Learning und Künstliche Neuronale Netze für Anfänger grundlegend sind: Aufbau eines Künstlichen Neuronalen Netzwerks, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation, Faltungsneuronale Netze (CNNs), Datenerweiterung, Transferlernen.
Zusätzlich wird auch gezeigt, wie einige der Konzepte mit Keras (einer in Python geschriebenen API für Neuronale Netze) in Code umgesetzt werden können.

Brandon Rohrer

Gut erklärtes Einstiegsbeispiel im ersten Video des Tutorials aus 9 Videos. Die weiteren Videos behandeln spezielle wichtige Konfigurationen von Neuronalen Netzen.

Gymnasium Kirchenfeld, fts & lem