Anhand von Spielen werden Strategien maschinellen Lernens veranschaulicht und erfahrbar: Erkunden vs. Ausnutzen Unüberwachtes Lernen Gradientenverfahren  

Wie lernen Computer? Entscheidungsbäume, Erkennen von Mustern, Neuronale Netze, Deeplearning, Reinforcement ... Die Begriffe und Konzepte werden spielerisch mit analogem Material vermittelt. Es werden keine Computer benötigt.  

Drei kostenlose Lernplakate zum Thema künstliche Intelligenz (KI) von Klett zum Download. Themen: "KI im Alltag", "KI im Laufe der Zeit" und "Richtig Prompten". Didaktische Hinweise für Lehrkräfte sind auch vorhanden.

Auf dem Portal des Stifterverbandx für die Deutsche Wissenschaft finden Sie kostenlose und praxisnahe Onlinekurse mit Zertifikaten sowie Videos und Podcasts zum Thema KI.

Hier finden Sie eine kuratierte Sammlung von Online-Links zu Anwendungsbeispielen, Tipps und Tricks und Tools zur KI im Unterricht.

"AI Teacher" erstellt mithilfe von künstlicher Intelligenz passgenaue Arbeitsblätter und Aufgaben für alle Schulfächer der Klassen 1-13. Diese ergänzen den Unterricht und eignen sich besonders gut für die Vorbereitung auf Tests und Klassenarbeiten. Es gibt dafür mehrere Möglichkeiten: das Fotografieren des Lernstoffes (z.B. handschriftliche Seite auf dem ...

Hier finden Sie verschiedenste kostenlose Fortbildungen und Impulse zum Thema KI. Für die Nutzung müssen Sie sich anmelden.

Auf dem Bildungsserver Berlin-Brandenburg wird ein exemplarischer Unterrichtsgang beschrieben, der sich auf ein Problem der klassischen KI konzentriert: die Unterhaltung mit einem Computer. Auf weitere Materialien wird verlinkt.

Die Lernangebote auf diesem Portal geben Antworten auf die aktuelle KI-Entwicklung. Dabei wird auch der gesamtgesellschaftliche Kontext von Werkzeugen wie ChatGPT in den Blick genommen. Es gibt drei Bereiche, die am besten der Reihenfolge nach bearbeitet werden sollten.

Hier finden Sie interaktive Tagesworkshops für Schülerinnen und Schüler der Sekundarstufe I und II, die sich mit dem Thema Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) beschäftigen und nicht nur technisch-wissenschaftliche, sondern auch ethische und soziale Aspekte behandeln.