Bildklassifizierung und Künstliche Intelligenz
... und was Gesichtserkennung und autonomes Fahren mit Mathematik zu tun haben
Amazon, Netflix, Zalando, Allianz, Apple, Google, Facebook. Die Auflistung soll keinesfalls Schleichwerbung für einen der genannten Konzerne sein. Alle sieben sind Firmen, die in verschiedenen Branchen aktiv sind. Doch von sozialen Netzwerken über Versicherungen und Technikproduktion, bis zu Online Shopping und Video-Streaming vereint sie etwas. Die Gemeinsamkeit ist verantwortlich für den Bekanntheitsgrad und den Einfluss der Konzerne. Sie ist ein aktuelles Forschungsgebiet, das unzählige Anwendungen bietet und in den unterschiedlichsten Bereichen genutzt wird. Es handelt sich dabei um das Gebiet der künstlichen Intelligenz.
Im Rahmen dieses CAMMP days lernen die Schüler:innen die Anwendung künstlicher Intelligenz im Bereich der Bildklassifizierung kennen. Konkret starten wir mit einem kleinen Beispiel angelehnt an das autonome Fahren. Die Schüler:innen erarbeiten ein Verfahren, mit dem Verkehrsampeln automatisch und abhängig von ihrer Farbe in verschiedene Klassen eingeordnet werden können. Dieses Verfahren wenden sie dann auf die Erkennung von Gesichtern und handgeschriebenen Ziffern an. Das Ziel dieses Workshops besteht darin, die praktische Relevanz der Mathematik im Alltag zu erkennen und festzustellen, dass es keine riesigen Forschungsabteilungen wie bei den oben genannten Firmen braucht, um künstliche Intelligenz zu verstehen und zu nutzen.
Dauer: 5 - 6 Stunden (inkl. Mittagspause)
Inhalte: Vektoren, Skalarprodukt, Abstand Punkt-Gerade/Ebene
Vorwissen: Vektoren
Zielgruppe: Mathematikkurse der Oberstufe (ideal K1 & K2)
Erstellt von: Thomas Camminady, Lars Schmidt, Sarah Schönbrodt, Jannick Wolters
Anmeldung: Termine können individuell über dieses Formular vereinbart werden.
Bildquelle: https://pixabay.com/de/illustrations/tech-kreis-technologie-abstrakt-3041437/
Material
Auf das interaktive Lernmaterial kann über die Online-Plattform workshops.cammp.online zugegriffen werden. Wie ein Account auf der Plattform erstellt und das Material verwendet wird, wird in diesem Video erklärt. Zusätzlich wird für Lehrkräfte auf der Online-Plattform Begleitmaterial zur Verfügung gestellt, welches über ein Passwort, das per Mail angefragt werden kann, zugänglich ist.
Liste von Publikationen und Vorträgen zu diesem Modul:
- Schmidt, L.: Machine Learning: automatische Bilderkennung mit Mathematik?! - Ein Lehr-Lern-Modul im Rahmen eines mathematischen Modellierungstages für Schülerinnen und Schüler der Sekundarstufe II, Masterarbeit, RWTH Aachen, 2019.
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Schönbrodt, S.: Vergleich zweier Methoden zur Bildklassifizierung auf Basis maschineller Lernalgorithmen und ihre Anwendbarkeit in der Vermittlung mathematischer Modellierung, Masterarbeit, RWTH Aachen, 2018.