img Leseprobe Leseprobe

Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte

Eine fachliche Einführung mit didaktischen Hinweisen

Emanuel Kitzelmann (Hrsg.), Ute Schmid (Hrsg.), Ulrich Furbach (Hrsg.), Tilman Michaeli (Hrsg.)

PDF
49,99
Amazon iTunes Thalia.de Hugendubel Bücher.de ebook.de kobo Osiander Google Books Barnes&Noble bol.com Legimi yourbook.shop Kulturkaufhaus ebooks-center.de
* Affiliatelinks/Werbelinks
Hinweis: Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.

Springer Fachmedien Wiesbaden img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Anwendungs-Software

Beschreibung

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.

Weitere Titel in dieser Kategorie
Cover Samsung Galaxy
Stefan Beiersmann

Kundenbewertungen

Schlagwörter

Interdisziplinarität, Lernen und Schließen, Informatikunterricht, Robotik, Neuronale Netze, Generative KI, Tiefes Lernen, Wissen und Wissensrepräsentation, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz