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Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte, 2024
- Ulrich Furbach, Emanuel Kitzelmann, Tilman Michaeli, Ute Schmid:
Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte: Eine fachliche Einführung mit didaktischen Hinweisen. ars digitalis, Springer Fachmedien Wiesbaden 2024, ISBN 978-3-658-44248-4 - Ulrich Furbach, Ute Schmid:
Einführung. 1-5 - Ute Schmid:
Suche im Problemraum. 9-23 - Tilman Michaeli, Emanuel Kitzelmann, Stefan Seegerer, Ralf Romeike:
Lernen aus Daten. 25-38 - Ulrich Furbach, Christoph Benzmüller:
Schließen aus Wissen. 39-50 - Emanuel Kitzelmann:
Lernen mit Neuronalen Netzen. 53-67 - Udo Frese, Uwe Lorenz:
Analytisches vs. konnektionistisches Paradigma. 69-80 - Uwe Lorenz:
Verstärkendes Lernen. 81-97 - Udo Frese, Uwe Lorenz:
Tiefes Lernen. 99-116 - Ute Schmid:
Erklärbarkeit. 117-124 - Johannes Langer, Ute Schmid:
Generative KI. 125-136 - Christoph Benzmüller:
Logikbasierte Wissensverarbeitung. 139-162 - Claudia Schon:
Schließen im Alltag und unter Unsicherheit. 163-176 - Diedrich Wolter, Udo Frese, Tilman Michaeli:
Robotik. 179-193 - Ute Schmid:
Natürliche und Künstliche Intelligenz. 197-204 - Ulrike Barthelmeß, Ulrich Furbach, Uwe Lorenz:
Wechselwirkungen von KI mit anderen Schulfächern. 205-217 - Lukas Höper, Carsten Schulte, Christoph Benzmüller:
Verantwortung. 219-236
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