Biases beim Maschinellen Lernen: Welche Auswirkungen haben verzerrte Trainingsdaten?

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Das Online-Seminar "Biases beim Maschinellen Lernen: Welche Auswirkungen haben verzerrte Trainingsdaten?" richtet sich an (angehende) Grundschullehrkräfte und bietet eine Einführung in die Datenkompetenz. Es vermittelt, wie unausgewogene oder verzerrte Trainingsdaten KI-Systeme beeinflussen. Vorkenntnisse in Informatik oder KI sind nicht erforderlich.

Das Online-Seminar "Biases beim Maschinellen Lernen: Welche Auswirkungen haben verzerrte Trainingsdaten?" behandelt den Prozess der Datenverarbeitung in KI-Systemen. Es konzentriert sich darauf, wie Trainingsdaten Einfluss auf die Ergebnisse von maschinellen Lernmodellen haben können, insbesondere wenn diese Daten unausgewogen oder verzerrt sind. Das Seminar richtet sich primär an (angehende) Lehrkräfte im Grundschulbereich und bietet ihnen die notwendigen Werkzeuge und Materialien, um das Thema Datenkompetenz verständlich im Unterricht zu vermitteln. Die Teilnehmer erfahren, wie sie junge Lernende auf die Herausforderungen des digitalen Zeitalters vorbereiten können. Vorkenntnisse in Informatik oder Künstlicher Intelligenz sind nicht erforderlich, was den Kurs besonders einsteigerfreundlich macht. Mit einer klaren, didaktisch aufbereiteten Struktur, ermöglicht das Seminar eine effektive Wissensvermittlung und praxisnahe Anwendung.

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