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MACHINE LEARNING FÜR GYMNASIASTEN: WIE LERNEN ROBOTER?

Machine Learning oder künstliche Intelligenz ist eine rasch an Bedeutung gewinnende Form der Informatik, in welcher Programme nicht mehr explizit geschrieben, sondern anhand von Daten trainiert werden. Machine Learning personalisiert nicht nur unsere News, sondern macht etwa mit selbstfahrenden Autos und mit fast perfekt Go oder Dota2 spielenden Computern selber Schlagzeilen. Aber wie lernen Maschinen? Und wie lernen Menschen, Maschinen zu trainieren?

Zu diesen zwei Fragen werden wir je ein Tool vorstellen:

  1. Scikit-Learn ist eine Open-Source Python-Bibliothek für Machine Learning. Der relativ einfache Einstieg erlaubt es auch SchülernInnen, eine eigene “künstliche Intelligenz” zu trainieren.
  2. Kaggle ist eine freie Webplattform zur Förderung des Lernens von Machine Learning und für den Austausch von Datensätzen. Für den Unterricht können eigene InClass Competitions aufgeschaltet werden. Diese ergänzen den Unterricht durch ein spielerisches und kompetitives Element.

Die Grundlagen von Machine Learning können so im Rahmen eines Schwerpunktfachs oder Ergänzungsfachs Mathematik behandelt werden.

Der Referent Beat Tödtli ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Dozent am Laboratory for Web Science der Fernfachhochschule Schweiz. Er betreibt angewandte Forschung auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und unterrichtet Datenanalyse, maschinelles Lernen und Physik auf Bachelor-Niveau.
Martina Perani und Urs-Martin Künzi werden den Workshop mitbetreuen.

Der Workshop richtet sich an: Sek 2

Max. Anzahl Teilnehmende: 15

Weiter zu den Folien (PDF, 17`844KB)

Beat Tödtli
Beat Tödtli
Martina Perani
Martina Perani
Urs-Martin Künzi
Urs-Martin Künzi