Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte: Eine fachliche Einführung mit didaktischen Hinweisen

Das Buch Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte führt die zentralen Ansätze und Gebiete der KI fundiert und insbesondere für Informatiklehrkräfte aufbereitet ein. Es bietet aber auch Lehrkräften mit anderem Hintergrund die Möglichkeit, sich mit den fachlichen Grundlagen von KI auseinanderzusetzen. Behandelte Themen sind insbesondere Problemlösen und Suche, Grundlagen des Maschinellen Lernens, Wissensrepräsentation und Schließen, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Generative KI und Robotik. In jedem Kapitel wird eine methodische Einführung gegeben, relevante Anwendungsbereiche aufgezeigt und Vorschläge für die konkrete Umsetzung im Unterricht gegeben. Zudem werden interdisziplinäre Bezüge hergestellt und Fragen der Ethik und gesellschaftliche Bezüge diskutiert. Die Herausgebenden und Autor:innen des Buches sind Lehrkräfte an Hochschulen aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Informatikdidaktik. Durch die interdisziplinäre Kooperation bietet das Buch sowohl einen fachlich fundierten Einstieg in das Thema KI als auch einen geeigneten didaktischen Zugang. Die Zielgruppen Informatiklehrkräfte Lehrkräfte aus anderen Bereichen, die die Einsatzmöglichkeiten von KI im Unterricht kennenlernen wollen Die Herausgebenden Ulrich Furbach ist Professor im Ruhestand für Künstliche Intelligenz an der Universität Koblenz. Emanuel Kitzelmann ist Professor für Angewandte Künstliche Intelligenz an der TH Brandenburg. Tilman Michaeli ist Professor für Didaktik der Informatik an der TU München. Ute Schmid ist Professorin für Kognitive Systeme an der Universität Bamberg.     «

Das Buch Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte führt die zentralen Ansätze und Gebiete der KI fundiert und insbesondere für Informatiklehrkräfte aufbereitet ein. Es bietet aber auch Lehrkräften mit anderem Hintergrund die Möglichkeit, sich mit den fachlichen Grundlagen von KI auseinanderzusetzen. Behandelte Themen sind insbesondere Problemlösen und Suche, Grundlagen des Maschinellen Lernens, Wissensrepräsentation und Schließen, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Generative KI und...     »