Brunner, Johann
Künstliche Intelligenz ist heute in der Lage, Bilder zu analysieren und darin Objekte zu erkennen – häufig erstaunlich präzise, in manchen Fällen jedoch auch fehlerhaft oder unerwartet. Dieser Kurs bietet eine verständliche Einführung in die Funktionsweise moderner Bild-KI und zeigt, wie Maschinen visuelle Informationen verarbeiten und interpretieren. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie eine KI „sehen“ lernt. Dazu wird erläutert, wie Algorithmen mit großen Bilddatensätzen trainiert werden und dabei Muster, Formen und Zusammenhänge erkennen. Auf dieser Grundlage kann die KI später eigenständig Objekte, Personen oder Situationen identifizieren und einordnen. Anhand konkreter Beispiele aus Alltag, Beruf und digitalen Anwendungen wird gezeigt, wo Objekterkennung bereits heute eingesetzt wird – etwa in Smartphones, sozialen Netzwerken, der Medizin, industriellen Prozessen oder im Bereich autonomer Systeme. Gleichzeitig werden typische Fehlerquellen beleuchtet, die verdeutlichen, dass KI Bilder anders interpretiert als Menschen. Ein besonderer Bestandteil des Vortrags ist eine Live-Demonstration: Dabei wird anschaulich gezeigt, wie eine KI Bilder in Echtzeit analysiert, Objekte erkennt und Situationen bewertet. Dies ermöglicht einen direkten Einblick in die Arbeitsweise und Grenzen der Technologie. Der Kurs legt Wert auf eine klare, allgemeinverständliche Darstellung ohne technische Vorkenntnisse und vermittelt ein fundiertes Grundverständnis für Chancen und Herausforderungen der Bildverarbeitung durch KI. Förderung über das Programm Digitalisierung und Medienkompetenz. Zielgruppe: Für alle Interessierten, die nachvollziehen möchten, wie Bild-KI funktioniert und in welchen Bereichen sie im Alltag und Berufsleben bereits Anwendung findet.
KI-Systeme erzeugen zunehmend hochwertige Texte, Antworten und Zusammenfassungen und werden in vielen Bereichen des Alltags eingesetzt. Gleichzeitig sind ihre Ergebnisse nicht immer verlässlich: Inhalte können fehlerhaft, unvollständig oder irreführend sein, obwohl sie sprachlich überzeugend formuliert sind. Ursachen hierfür liegen unter anderem in der Funktionsweise statistischer Sprachmodelle, in unzureichenden oder verzerrten Trainingsdaten sowie in fehlendem Kontextverständnis. Der Kurs vermittelt ein grundlegendes Verständnis dafür, wie solche Fehler entstehen und warum sie oft schwer zu erkennen sind. Anhand typischer Beispiele wird gezeigt, wie KI-Systeme plausible, aber sachlich falsche Aussagen generieren können. Darüber hinaus werden praxisnahe Methoden vorgestellt, mit denen sich KI-generierte Inhalte kritisch prüfen und besser einordnen lassen, etwa durch Quellenabgleich, gezielte Nachfragen oder strukturiertes Gegenprüfen. Ziel ist es, die Teilnehmenden zu einem reflektierten und kompetenten Umgang mit KI-Anwendungen zu befähigen. Im Mittelpunkt steht dabei nicht pauschales Misstrauen, sondern die Entwicklung einer informierten, verantwortungsbewussten Nutzung im beruflichen und privaten Kontext. Förderung über das Programm Digitalisierung und Medienkompetenz. Zielgruppe: Die Veranstaltung richtet sich an aktuelle und zukünftige Anwenderinnen und Anwender von KI-Systemen, die ein vertieftes Verständnis für die Einordnung und Bewertung KI-generierter Inhalte entwickeln möchten.