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Vorlagen
- Kapitel 4.1, Einstiegsaufgabe: Intelligente Software oder nicht
(Hinweis: Folgende Links führen zu externen Inhalten.)- https://htmlchess.sourceforge.net/demo/example.html
- (optional mit Ton, falls Kopfhörer vorhanden sind): https://quickdraw.withgoogle.com
- https://leo.org
- https://presidencymt.eu
- Kapitel 4.1, Aufgabe 2: Intelligente Software oder nicht Teil 2
(Hinweis: Folgende Links führen zu externen Inhalten.)- https://www.schach-spielen.eu/schach-online-spielen
- (Ton sehr von Vorteil, Kopfhörer sind nötig): https://clickclickclick.click
- https://thispersondoesnotexist.com (ein Reload ergibt ein neues Foto)
- https://www.perplexity.ai
- https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 (Hinweis: in dem Textfeld rechts unterhalb von „Text-to-Image“ muss eine Bildbeschreibung wie z. B. „Scenery of bats flying in a city with skyscrapers“ eingegeben werden
- Kapitel 4.2, Einstiegsaufgabe 1: Bauernschach Variante 1
- Kapitel 4.2, Einstiegsaufgabe 2: : Bauernschach Variante 2
- Kapitel 4.2, Aufgabe 1: Wissenstest Autokennzeichen
- Kapitel 4.2, Aufgabe 6: Überwachtes lernen: Bilderkennung
- Kapitel 4.2, Aufgabe 7a: Verstärkendes Lernen
- Kapitel 4.2, Aufgabe 7c: Verstärkendes Lernen
- Kapitel 4.3 – Alternative 1, Aufgabe 5: k-Nächste-Nachbarn anwenden
- Kapitel 4.3 – Alternative 1, Aufgabe 6: k-Nächste-Nachbarn Sentiment
- Kapitel 4.3 – Alternative 1, Aufgabe 7: k-Nächste-Nachbarn allgemein implementieren
- Kapitel 4.3 – Alternative 1, Aufgabe 8: Implementierung anwenden
- Kapitel 4.3 – Alternative 1, Aufgabe 10: Forschungsauftrag
- Kapitel 4.3 – Alternative 2, Aufgabe 1: Entscheidungsbäume online (Link)
- Kapitel 4.3 – Alternative 2, Aufgabe 1: Entscheidungsbäume offline (Link)
- Kapitel 4.3 – Alternative 2, Aufgabe 6: Entscheidungsbäume lernen lassen
- Kapitel 4.5, Einstiegsaufgabe
- Kapitel 4.5, Aufgabe 1a: künstliche Neuron erkunden
- Kapitel 4.5, Aufgabe 1b: künstliche Neuron erkunden
- Kapitel 4.5, Aufgabe 2: Perzeptron erkunden
- Kapitel 4.6, Einstiegsaufgabe
- Kapitel 4.6, Aufgabe 3: Rechnen wie ein neuronales Netz
- Kapitel 4.6, Aufgabe 6: Gewichte im neuronalen Netz
https://www.desmos.com/calculator/f9gravvsj2?lang=de - Kapitel 4.6, Aufgabe 7: Zuschauen, wie ein neronales Netz trainiert wird
Hinweis: Folgender Link führt zu einem externen Inhalten von http://playground.tensorflow.org - Kapitel 4.6, Aufgabe 8: Forschungsauftrag
„Leg los!“ – Videos
Hinweise:
- Das Video zeigt den Einsatz von Orange für das Erstellen eines Entscheidungsbaums (4.3. Alternative 2). Zur Nutzung von Orange für den k-nächste-Nachbarn-Algorithmus (4.3. Alternative 1) ist das Vorgehen analog (Datenquelle, Auswahl des Zielattributs, Datenflüsse setzen, …), ein entsprechendes kNN-Widget steht zur Verfügung.
- Trainings- und Testdaten können in zwei unterschiedlichen csv-Dateien vorliegen. Dies ist dann sinnvoll, wenn es spezielle Testdaten gibt, wie z. B. die im Video abgebildete Einstiegsaufgabe. Alternativ kann eine einzige Datendatei (auch ein Tabellenkalkulationsdokument) verwendet werden und z. B. bei der Verwendung über das Widget “DataSampler” die Daten in Trainings- und Testdaten aufgeteilt werden. Dies hat den Vorteil, dass die Traings- und Testdaten variiert und entsprechende Auswirkungen auf das Modell und Ergebnisse beobachtet werden können.
Werkzeuge
Tippfehler
- S. 168/3b enthält die Beispielberechnung einen Fehler. Die korrekte Berechnung ist
Fehler in Vorlagen und Lösungen
Hinweis: Fehler in Vorlagen sind hier auf der Homepage bereits berichtigt.