Weiterbildungsreihe Künstliche Intelligenz

Die Weiterbildung richtet sich an Lehrkräfte mit Fakultas Informatik. Im Lehrplan Plus des G9 finden sich in den Jahrgangsstufen 11 und 13 Inhalte zur künstlichen Intelligenz. Im Rahmen dieser Weiterbildungsreihe wird das Themengebiet der künstlichen Intelligenz aufbereitet und über die Lehrplaninhalte hinausgehend fachlich vertieft, sodass ein fundiertes Unterrichten ermöglicht wird.

Die Weiterbildungsreihe umfasst einen Onlinekurs bestehend aus drei Modulen sowie vier Präsenzeinheiten zur Vertiefung und praktischen Umsetzung der im Onlinekurs gelernten Inhalte.

 

Ablauf und Aufbau

Die Weiterbildungsreihe setzt sich jeweils aus den vier Präsenztagen sowie dem Onlinekurs zusammen und wird durch die Lehr-/Lernplattform der FAU (studon.fau.de) unterstützt. Die Zugangsdaten für den Onlinekurs erhalten Sie bei der Teilnahme am ersten Präsenztag.

Präsenztag 1 (Halbtag) Einführung in das Themengebiet „Künstliche Intelligenz“ 02.02.2023 (> Anmeldung <)

02.03.2023 (> Anmeldung <)

23.03.2023 (> Anmeldung <)

20.07.2023 (> Anmeldung <)

12.10.2023 (> Anmeldung <)

19.10.2023 (> Anmeldung <)
Onlinekurs Modul 1 Künstliche Intelligenz: Verstehen, Ergründen, Unterrichten (Modul 1)
  • Wissensbasierte KI (Teil 1): Suchstrategien
  • Maschinelles Lernen (Teil 1): Entscheidungsbäume und k-nächster-Nachbar Algorithmus als Einstieg in maschinelles Lernen (überwachtes Lernen)
Präsenztag 2 Einführung Maschinelles Lernen und Regelbasierte Programmierung im Unterricht (Modul 2)
  • Beispiele zum Entscheidungsbaum und k-nächste-Nachbarn Algorithmus
  • Einführung in verschiedene Tools (z.B. Orange, Python-basierte Frameworks)
  • Einführung in PROLOG als regelbasierte Programmiersprache
 10.03.2023 (> Anmeldung <)

26.04.2023 (> Anmeldung <)

10.05.2023 (> Anmeldung <)

06.10.2023 (> Anmeldung <)

15.11.2023 (> Anmeldung <)

23.11.2023 (> Anmeldung <)
Onlinekurs Modul 2 Künstliche Intelligenz: Verstehen, Ergründen, Unterrichten (Modul 2)
  • Wissensbasierte KI (Teil 2): Semantische Netze, Regelbasiertes Handeln, Logik
  • Maschinelles Lernen (Teil 2): Vertiefung überwachtes Lernen, Verstärkendes Lernen, Unüberwachtes Lernen, künstliches Neuron
Präsenztag 3 Vertiefung Maschinelles Lernen und Regelbasierte Programmierung im Unterricht (Modul 3)
  • Implementierung eines Perzeptrons
  • Vertiefung in PROLOG
  • Datenvor- und -aufbereitung für den Unterricht
  • Praktische Umsetzung in Orange bzw. mit Python-basierte Frameworks
 04.05.2023 (> Anmeldung <)

22.06.2023 (> Anmeldung <)

17.11.2023 (> Anmeldung <)

06.12.2023 (> Anmeldung <)

19.01.2024 (> Anmeldung <)
Onlinekurs Modul 3 Künstliche Intelligenz: Verstehen, Ergründen, Unterrichten (Modul 3)
  • Maschinelles Lernen (Teil 3): Neuronale Netze, Forward Propagation, Back Propagation
  • Ethische und gesellschaftliche Fragestellungen zum Einsatz neuronaler Netze und künstlicher Intelligenz
Präsenztag 4 Neuronale Netze im Unterricht (Modul 4)
  • Umsetzung von neuronalen Netzen im Unterricht
  • k-means-Algorithmus im Unterricht
 28.06.2023 (> Anmeldung <)

21.07.2023 (> Anmeldung <)

17.01.2024 (> Anmeldung <)

25.01.2024 (> Anmeldung <)

 

Hinweise zur Fahrtkostenübernahme

Dienstbefreiung ist durch KMS vom 25.07.1974 Nr. II/9 – 8/111 914 geregelt. Fahrtkostenerstattung (bargeldlos) für auswärtige eingeladene (FIBS) Teilnehmer von staatl. Gymnasien aus Mittelfranken erfolgt nach Art. 24 BayRKG (GVbl. Nr. 8/2001 v. 24.03.2001). Bei Fahrten mit der Deutschen Bahn (2.Kl.,ohne Zuschläge) Großkundenrabatt des Freistaats Bayern (Kdn-Nr. 7102302) unter Vorlage dieses Schreibens nutzen. Eine Beantragung von Fahrtkosten ohne Ihre PERSONALNUMMER ist nicht möglich. Bringen Sie entweder einen vollständig ausgefüllten Fahrtkostenantrag zur Veranstaltung mit oder halten Sie Ihre Personalnummer bereit, um die vor Ort ausgegebenen Antragsformulare vollständig und korrekt ausfüllen können. Nachträgliche Angaben von Daten zum Fahrtkostenantrag werden nicht berücksichtigt.

 

Ansprechpartner

Annabel Lindner

Patrick Löffler

Michaela Müller-Unterweger

ddi-wb-ki@fau.de