https://wiki.mathematix.ch/ 2026-06-03T20:59:27+00:00 https://wiki.mathematix.ch/ https://wiki.mathematix.ch/lib/exe/fetch.php?media=wiki:dokuwiki.svg text/html 2026-03-19T14:02:03+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:ki:bewertung&rev=1773928923&do=diff Präsentation: Künstliche Intelligenz Beschreibung Ihr erarbeitet in eurer Gruppe ein Unterthema zur Künstlichen Intelligenz. Recherchiert und diskutiert das Thema gemeinsam. Welche Punkte sind euch wichtig, welche Aspekte sollte man herausstreichen. Versucht das Thema so zu strukturieren, dass ihr es verstänlich präsentieren könnt. text/html 2026-04-22T07:34:30+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:ki:bild&rev=1776843270&do=diff Bild- und Videogeneratoren mit KI Stell dir vor, du schreibst „ein futuristisches Zürich bei Nacht“, und eine KI erzeugt daraus in wenigen Sekunden ein realistisches Bild oder sogar ein Video. Genau das machen moderne Bild und Videogeneratoren. Diese Seite erklärt, wie solche Systeme funktionieren, von den Grundbegriffen über die technischen Hintergründe bis zu den wichtigsten gesellschaftlichen Fragen. text/html 2026-05-06T08:38:33+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:ki:grundissen&rev=1778056713&do=diff Grundwissen zur Künstlichen Intelligenz Bei der kurzen Prüfung werde ich vor allem die Konzepte abfragen, d.h. Faktenwissen. Die unten grün markierten Inhalte sind sehr interessant, aber für die Prüfung weniger relevant. * Erkläre die Begriffe text/html 2026-04-23T11:53:44+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:ki:kialltag&rev=1776945224&do=diff KI im heutigen Alltag und in der Zukunft Schon heute spielt KI in unserem Alltag eine wichtige Rolle. Viele Menschen nutzen sie, ohne es direkt zu bemerken. Zum Beispiel helfen uns KI-Sprachassistenten wie Siri dabei, Informationen zu finden oder Termine zu planen. Auch viele Unternehmen wie Netflix oder YouTube nutzen KI, um Empfehlungen besser auf die Nutzer anzupassen. Dadurch wird unser Alltag vereinfacht und wir können unser Leben effizienter gestalten. text/html 2026-04-23T08:14:03+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:ki:kiedu&rev=1776932043&do=diff KI und Bildung – Wie künstliche Intelligenz das Lernen verändert Auf dieser Seite erfährst du: * Was KI-Tools sind und wie sie funktionieren * Welche Tools sich für welche Aufgaben eignen * Welche Vorteile KI beim Lernen bietet * Welche Risiken und Grenzen du kennen solltest text/html 2026-04-24T13:03:22+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:ki:kiethik&rev=1777035802&do=diff Ethik, Bias und Verantwortung im Bezug zu KI 1. Ethik Seit dem Aufstieg von KI hat sich Vieles verändert. Viele Arbeiten, die vorher Stunden gedauert hätten, können nun innert Sekunden vervollständigt werden. Auch die Zugänglichkeit hat sich verbessert, denn nun können auch Menschen, die vorher nicht singen oder zeichnen konnten, ihre eigenen Lieder und Bilder erstellen. Ein Film oder eine Serie, die aufgehört hat, können nun von den Fans selbst mithilfe von Videomodellen fortgeführt werden. I… text/html 2026-04-23T10:32:43+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:ki:llm&rev=1776940363&do=diff LLMs 1. Was sind LLMs? LLM steht für Large Language Models (deutsch: grosse Sprachmodelle) und bildet die Grundlage moderner KI-Systeme wie Chatbots. Diese Modelle sind in der Lage, Texte zu verfassen und zusammenzufassen, Fragen zu beantworten, Programme zu schreiben und viele weitere sprachbezogene Aufgaben zu übernehmen. text/html 2026-04-23T12:17:40+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.mathematix.ch/doku.php?id=ef:ki:nn&rev=1776946660&do=diff Neuronale Netzwerke Nikolai, Adam Einleitung Viele kennen neuronale Netzwerke als Diagramme mit Punkten, die in Spalten angeordnet sind und durch Linien miteinander verbunden werden. Auf den ersten Blick wirkt das ziemlich technisch, aber die Grundidee dahinter ist eigentlich leicht zu verstehen. Ein neuronales Netzwerk versucht, Muster in Daten zu erkennen, so wie wir Menschen Dinge wiedererkennen, wenn wir sie oft genug gesehen haben.