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.
Inhaltsverzeichnis
Einführung. - Teil 1 Grundlegende Konzepte der KI: Suche im Problemraum. - Lernen aus Daten. - Schließen aus Wissen. - Teil 2 Maschinelles Lernen: Lernen von Entscheidungsbäumen. - Lernen mit neuronalen Netzen. - Analytisches vs. konnektionistisches Paradigma. - Verstärkendes Lernen. - Tiefes Lernen. - Erklärbarkeit. - Generative KI. - Teil 3 Schließen und Planen: Logistikbasierte Wissensverarbeitung. - Schließen im Alltag und unter Unsicherheit. - Teil 4 Spezielle und vertiefende Themen: Robotik. - Teil 5 Reflexion: Natürliche und künstliche Intelligenz. - Wechselwirkungen von KI mit anderen Schulfächern. - Verantwortung. - Glossar.
