Probe: moderne Künstliche Intelligenz

Wann

Mittwoch, 17. Dezember 2025

Dauer

1 Lektion

Form

auf Papier

Hilfsmittel

keine

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Machine Learning

• Sie können in ihren eigenen Worten erklären, wie der k-nearest-neighbors-Algorithmus funktioniert.
• Sie können von Hand ein einfaches Beispiel für den k-nearest-neighbors-Algorithmus berechnen.
• Sie können in ihren eigenen Worten erklären, wie der k-means Algorithmus funktioniert.
• Sie kennen die 3 Arten von ML – supervised, unsupervised und reinforced-learning – und können diese in eigenen Worten erklären.

Künstliche Neuronale Netze

• Sie können die folgenden Begriffe erklären und in einem Beispiel identifizieren:
  • Neuronen, Synapsen
  • Eingangslayer, Hidden Layers, Ausgangslayer
  • Gewichte, Schwellenwert (Bias), Aktivierungsfunktion
• Sie können erklären wie in einem Künstlichen Neuronalen Netz der Lernprozess abläuft

Large Language Models (LLMs)

• Sie können die folgenden Begriffe erklären und in einem Beispiel identifizieren:
  • Rolle (Admin, Benutzer, Assistent)
  • Token
  • Kontext
• Sie kennen die folgenden Eigenschaften von LLMs und können deren Einfluss auf das Verhalten des LLM erklären:
  • Quantisierung
  • Anzahl Parameter
  • Temperatur
  • Sampling-Varianten (Top-K, Top-P, Min-P)
• Sie können Ihre Einschätzung zu Limitierungen, Schwächen und Stärken von LLms nachvollziehbar darlegen

LLM-Projekt

Das LLM-Projekt wird bewertet und fliesst in Form von Punkten mit einem Anteil von ca. 25% in die Note dieser Probe ein.