Künstliche Intelligenz & Algorithmen
Wie «denken» Computer – und wie unterscheidet sich das vom menschlichen Denken? Die Videos auf dieser Seite führen von den Grundprinzipien des Computational Thinking über Geschichte und Anwendungen der künstlichen Intelligenz bis hin zu maschinellem Lernen und neuronalen Netzen. Dabei kommt auch die kritische Frage nicht zu kurz: Was können Algorithmen – und was sollten sie besser nicht übernehmen?
Einführung
Dieses Video führt in das Computational Thinking ein und erklärt, was darunter zu verstehen ist, warum es eine universelle Schlüsselkompetenz ist und wie es Menschen befähigt, komplexe Probleme systematisch in lösbare Teilschritte zu zerlegen.
(07:26 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
Die Inhalte sind Teil des Studium Digitale. Dieses Lehrangebot vermittelt digitale Grundkompetenzen aus interdisziplinärer Perspektive an Bachelorstudierenden aller Fakultäten an der Universität Zürich (UZH). Bei einer allfälligen Weiterverwendung dieses Videos sind die Nutzungsbedingungen einzuhalten.
Hauptbestandteile von CT – Teil 1
Das Video erklärt die drei Kernbestandteile des Computational Thinking anhand konkreter Alltagsbeispiele: Dekomposition zerlegt ein Problem in handhabbare Teilschritte, Mustererkennung identifiziert Gemeinsamkeiten zur Wiederverwendung von Lösungen, und Abstraktion filtert irrelevante Details heraus, um den Fokus auf das Wesentliche zu legen.
(12:56 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Hauptbestandteile von CT – Teil 2
Das Video erklärt, was Algorithmen sind, wie man sie entwirft und bewertet und warum sie nicht jedes Problem lösen können, illustriert am Beispiel des Bubble-Sort-Verfahrens vom informellen Ablauf bis zum Pseudocode.
(09:38 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Sieben Fertigkeiten für gutes CT
Dieses Video ergänzt die Grundbestandteile des Computational Thinking um sieben weitere Fertigkeiten wie Modellierung, logisches und wissenschaftliches Denken, Kreativität, Menschenkenntnis, Heuristiken und Evaluation und zeigt anhand des Navigationsbeispiels und eines Flussüberquerungsrätsels, wie diese in der Praxis zusammenwirken.
(09:36 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Praktische Beispiele
Dieses Video wendet Computational Thinking auf zwei konkrete Fallbeispiele an: die Entwicklung eines Algorithmus zur Stipendienvergabe mit Punktesystem und einen Algorithmus zur konfliktfreien Meeting-Planung, wobei auch die Frage aufgeworfen wird, welche Interessen ein Algorithmus inhärent bevorzugen kann.
(06:40 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Neutralität von Algorithmen
Dieses Video erklärt, was algorithmischer Bias ist, wie er entsteht und warum er auch in gut gemeinten Algorithmen unbeabsichtigt auftritt, illustriert an Beispielen.
(08:34 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Begrüssung
Dieses Video führt in die Grundbegriffe Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ein — von verschiedenen KI-Definitionen und historischen Meilensteinen über den Turing-Test bis hin zu den Konzepten Deep Learning und neuronale Netze.
(02:46 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
Dieses Video erklärt, was Künstliche Intelligenz grundlegend bedeutet — von ihrer Definition und den vier Grundansätzen über die philosophische Unterscheidung zwischen schwacher und starker KI bis zu ihren disziplinären Wurzeln und der Entstehung des Begriffs 1955.
(05:52 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Meilensteine der KI
Dieses Video skizziert die Geschichte der Künstlichen Intelligenz — von frühen neuronalen Modellen und dem Turing-Test über Expertensysteme und die KI-Winter bis zum aktuellen Aufschwung — und gibt einen Überblick über die wichtigsten Teilbereiche wie maschinelles Lernen, Computer Vision und Robotik.
(06:05 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Wissen, Schlussfolgern, Planen
Dieses Video erklärt, wie KI-Systeme Wissen in Form von Fakten und Regeln speichern, daraus automatisch Schlussfolgerungen ziehen — und wie diese Wissensbasen heute in vernetzten, öffentlich zugänglichen Datenquellen wurzeln, auf die Anwendungen wie Siri täglich zugreifen.
(12:10 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Prototypische KI-Anwendungen
Dieses Video stellt prototypische KI-Anwendungen vor — von Objekterkennung und Sprachverarbeitung über medizinische Diagnostik und Empfehlungssysteme bis zu computationeller Kreativität — und leitet über zum Turing-Test und Dialogsystemen.
(03:52 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Der Turing-Test
Das Video erklärt den Turing-Test als Massstab für maschinelle Intelligenz: Wie er funktioniert, was er über das Verhältnis von Mensch und Maschine aussagt und welche Rolle Dialogsysteme dabei spielen.
(03:56 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Dialogsysteme, Teil 1
Dieses Video zeichnet die Geschichte der Dialogsysteme von Eliza (1966) über Watson, Siri und Eugene Goostman bis zu ChatGPT nach und zeigt anhand konkreter Beispiele, warum der Turing-Test als Massstab für Intelligenz an Glaubwürdigkeit verloren hat.
(05:55 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch)
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Dialogsysteme, Teil 2
Dieses Video zeigt, was moderne Dialogsysteme wie ChatGPT von ihren Vorgängern unterscheidet, wo sie bereits überzeugen und wo drei zentrale Probleme bleiben: veraltetes Wissen, das Erfinden plausibler aber falscher Fakten und die Steuerung unerwünschten Verhaltens.
(06:46 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch)
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Introduction to Robotics
Dieses Video führt in die Robotik als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz ein und erklärt, wie Roboter klassifiziert werden, wie sie sich historisch entwickelt haben und wie der Wahrnehmungs-Handlungs-Zyklus ihr Funktionieren und Lernen beschreibt.
(05:46 Minuten, Videosprache: Englisch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Auswirkungen der KI
Dieses Video beleuchtet die gesellschaftlichen Risiken von KI wie Jobverlust, Zweckentfremdung und algorithmischen Bias und ordnet den aktuellen Stand der KI-Entwicklung kritisch ein, insbesondere mit Blick auf Konzepte wie Human Parity, Superhuman Intelligence und Singularity.
(03:30 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Weshalb man das Schreiben nicht immer der KI überlassen sollte
Das Video erläutert, dass es beim Schreibprozess um mehr geht, als einfach einen Text zu erhalten, und bei welchen Aufgaben die KI dabei dennoch helfen kann.
(03:24 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
Was ist maschinelles Lernen (ML)?
Dieses Video erklärt, was maschinelles Lernen grundlegend ausmacht, warum regelbasierte Ansätze an ihre Grenzen stossen und wie das datengetriebene Lernen aus Beispielen funktioniert.
(04:03 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Zentrale Konzepte des ML, Teil 1
Das Video erklärt, wie maschinelles Lernen in der Praxis funktioniert: wie Daten in Trainings-, Entwicklungs- und Testsets aufgeteilt werden, was supervisiertes und unsupervisiertes Lernen unterscheidet und was Regression als Aufgabentyp bedeutet.
(04:43 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Zentrale Konzepte des ML, Teil 2
Das Video erklärt, wie Lernfortschritt im maschinellen Lernen gemessen wird, was Verlustfunktionen leisten und wie sich supervisierte Methoden wie lineare und logistische Regression vom unsupervisierten Clustering unterscheiden.
(04:31 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Deep Learning und künstliche neuronale Netze
Dieses Video erklärt den Aufbau künstlicher neuronaler Netze, wie sie aus logistischen Regressionen zusammengesetzt sind, wo Deep Learning im Verhältnis zu maschinellem Lernen und KI steht und vor welchen Herausforderungen neuronale Netze heute noch stehen.
(05:40 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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Abschluss
Das Video fasst das Kapitel zusammen und rekapituliert die zentralen Konzepte aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, von Definitionen und Teilgebieten über Lernverfahren bis zu neuronalen Netzen und Deep Learning.
(03:19 Minuten, Videosprache: Deutsch, Untertitel: Deutsch & Englisch)
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