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Titlebook: Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte; Eine fachliche Einfü Ulrich Furbach,Emanuel Kitzelmann,Ute Schmid Book 2024 Der/die Herausgeber bzw.

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 18:28:47 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte
副標(biāo)題Eine fachliche Einfü
編輯Ulrich Furbach,Emanuel Kitzelmann,Ute Schmid
視頻videohttp://file.papertrans.cn/547/546052/546052.mp4
概述Bietet einen fundierten überblick zum Thema‘Künstliche Intelligenz.Gibt Vorschl?ge für die Umsetzung im Unterricht.Ordnet die Thematik in gesellschaftliche Bezüge und andere Disziplinen ein
叢書名稱ars digitalis
圖書封面Titlebook: Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte; Eine fachliche Einfü Ulrich Furbach,Emanuel Kitzelmann,Ute Schmid Book 2024 Der/die Herausgeber bzw.
描述Das Buch Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte führt die zentralen Ans?tze und Gebiete der KI fundiert und insbesondere für Informatiklehrkr?fte aufbereitet ein. Es bietet aber auch Lehrkr?ften mit anderem Hintergrund die M?glichkeit, sich mit den fachlichen Grundlagen von KI auseinanderzusetzen. Behandelte Themen sind insbesondere Probleml?sen und Suche, Grundlagen des Maschinellen Lernens, Wissensrepr?sentation und Schlie?en, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Generative KI und Robotik. In jedem Kapitel wird eine methodische Einführung gegeben, relevante Anwendungsbereiche aufgezeigt und Vorschl?ge für die konkrete Umsetzung im Unterricht gegeben. Zudem werden interdisziplin?re Bezüge hergestellt und Fragen der Ethik und gesellschaftliche Bezüge diskutiert..Die Herausgebenden und Autor:innen des Buches sind Lehrkr?fte an Hochschulen aus den Bereichen?Künstliche Intelligenz und Informatikdidaktik. Durch die interdisziplin?re Kooperation bietet das Buch sowohl einen fachlich fundierten Einstieg in das Thema KI als?auch einen geeigneten didaktischen Zugang.
出版日期Book 2024
關(guān)鍵詞Künstliche Intelligenz; Wissen und Wissensrepr?sentation; Lernen und Schlie?en; Neuronale Netze; Interdi
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-44248-4
isbn_softcover978-3-658-44247-7
isbn_ebook978-3-658-44248-4Series ISSN 2662-5970 Series E-ISSN 2662-5989
issn_series 2662-5970
copyrightDer/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden Gmb
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書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte影響因子(影響力)




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte被引頻次




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte年度引用




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte年度引用學(xué)科排名




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte讀者反饋




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte讀者反饋學(xué)科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 23:58:37 | 只看該作者
Schlie?en aus Wissenn Beispiele von logikbasierten Beweissystemen angeführt. Nach einer kurzen Erl?uterung von Schlie?en im Alltag wird auch menschliches Schlie?en am Beispiel der sogenannten Wason-Selection-Task behandelt. Es werden Beispiele von formalen Wissensquellen angeführt und Hinweise auf deren Verwendung im Unterricht gegeben.
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:32:30 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 04:41:36 | 只看該作者
Tiefes Lernenneuronale Netze eingenst?ndig für ihre Aufgabe hilfreiche Zwischenergebnisse identifizieren. Es zeigt am Beispiel, welche Art Zwischenergebnisse, sogenannte Merkmale, Netze zum Verstehen von Bildern entwickeln.
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:32:45 | 只看該作者
Natürliche und Künstliche IntelligenzI-Systemen realistisch bewerten zu k?nnen. Die Begriffe schwache und starke KI werden erl?utert. Der Turing-Test wird als Zugang zur Prüfung, ob ein KI-System der menschlichen Intelligenz nahekommt, eingeführt und seine Grenzen aufgezeigt. Die Konzepte von schwacher und starker KI werden eingeführt und werden aufgezeigt.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 16:21:30 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 17:50:31 | 只看該作者
Lernen mit Neuronalen Netzenmehr – beruhen auf künstlichen neuronalen Netzen. Dieses Kapitel behandelt den Grundaufbau eines einzelnen künstlichen Neurons und eines mehrschichtigen neuronalen Netzes. Es wird erkl?rt, wie ein neuronales Netz Eingaben verarbeitet und wie es mit Daten trainiert werden kann, um eine bestimmte Funktion auszuführen.
8#
發(fā)表于 2025-3-23 00:06:11 | 只看該作者
Verst?rkendes Lernendem werden einige Anregungen für den Unterricht gegeben. Darüber hinaus werden Bezüge zur Lebenswelt hergestellt und es wird auf den enormen Einfluss eingegangen, den diese Algorithmen auf unser t?gliches Leben haben.
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:13:35 | 只看該作者
Erkl?rbarkeitodell haupts?chlich für seine Entscheidung für eine Klasse genutzt hat. Als zweiter methodischer Zugang zur Erkl?rbarkeit werden kontrafaktische Erkl?rungen eingeführt. Abschlie?end wird die Modelltreue von Erkl?rungen diskutiert.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:38:19 | 只看該作者
Robotiklen Robotern zentralen Aufgabe der Selbstlokalisation – des Bestimmen des eigenen Standortes – wird gezeigt, wie die Herausforderung mit Mitteln der Wahrscheinlichkeitsrechnung gemeistert werden kann.
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