Literaturnachweis - Detailanzeige
| Autor/inn/en | Schindler, Alexander; Dietz, Alexander |
|---|---|
| Titel | KI im Unterricht mit TensorFlow programmieren. |
| Quelle | In: Log in : informatische Bildung und Computer in der Schule, 38 (2020) 193/194, S. 87-92 |
| Beigaben | Illustrationen |
| Sprache | deutsch |
| Dokumenttyp | gedruckt; Zeitschriftenaufsatz |
| ISSN | 0720-8642 |
| Schlagwörter | Künstliche Intelligenz; Medieneinsatz; Bibliothek; Datenverarbeitung; Informatikunterricht; Künstliche Intelligenz; Lernen; Programmierung; Open Source; Sekundarstufe I; Sekundarstufe II; Lernen; Unterrichtsbeispiel; Programmierung; Informatikunterricht; Bibliothek; Datenverarbeitung; Open Source |
| Abstract | TensorFlow bietet als Programmierumgebung in der KI-Entwicklung einige Unterstützung. Wie die Vorteile dieser Bibliothek im unterrichtlichen Einsatz verwendet werden können, soll der Beitrag zeigen. Nach einer kurzen Einführung in die Ideen des Lernens in künstlichen neuronalen Netzen (NN) wird die mögliche Umsetzung im Unterricht an zwei Beispielen gezeigt. Das erste Beispiel richtet sich eher an Schülerinnen und Schüler im Informatikunterricht der Sekundarstufe I, das zweite an diejenigen in der Sekundarstufe II. TensorFlow ist eine eigenständige Open-Source-Bibliothek von Google. Die eigenständige Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek Keras ist Teil von TensorFlow. Die Bibliothek enthält eine große Auswahl an Trainingsdaten, die für das Lernen von NN genutzt werden können. Es empfiehlt sich, den Lerngruppen eine entsprechend leistungsstarke IDE für PYTHON zur Verfügung zu stellen, wie sie z. B. mit Spyder in Anaconda zu finden ist. (DIPF/Orig./ir). |
| Erfasst von | DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main |
| Update | 2023/1 |
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