Kursvorlage
Von Börse bis Bibel: KI, die mitdenkt
Erkennung von Anomalien, Börsenprognosen & KI-Texte generieren
Didaktische Zielsetzung
Diese Kursvorlage vermittelt grundlegende Verfahren der Datenanalyse und des maschinellen Lernens anhand strukturierter Anwendungsbeispiele aus Zeitreihenanalyse, Klassifikation und Textgenerierung. Sie unterstützt den Aufbau fachlicher Kompetenzen in der statistischen Modellierung, der algorithmischen Strukturierung sowie der praktischen Implementierung datenbasierter Entscheidungsverfahren. Durch die schrittweise Entwicklung von Analyse- und Prognosemodellen wird der Zusammenhang zwischen Datenrepräsentation, Modellbildung und Codeumsetzung nachvollziehbar. Fachlich ist die Vorlage im Bereich Modellieren und datengetriebene Problemlösung einzuordnen.
Kompetenzschwerpunkte
- Anomalie-Erkennung in Zeitreihen mittels Mittelwert, Standardabweichung und Z-Score
- Prognose von Börsenkursen durch gleitende und gewichtete Durchschnitte sowie lineare Regression
- Klassifikation von Tierarten mit Entscheidungsbaum- und k-NN-Verfahren
- Binäre Textklassifikation von Bewertungen auf Basis eines Bag-of-Words-Ansatzes
- Erstellung KI-generierter Texte mithilfe von Markov-Ketten
- Analyse von Ausreißern und deren Einfluss auf Vorhersagemodelle
Struktur der Bausteine
Anomalie-Erkennung in Temperatur-Zeitreihen
Einführung in statistische Verfahren zur Identifikation von Ausreißern in Messdaten als Grundlage datenbasierter Analysemodelle.
Vorhersage von Börsenkursen: Drei Verfahren
Vergleich grundlegender Prognosemethoden zur Modellierung von Kursentwicklungen auf Basis historischer Daten.
Tiere klassifizieren mit Entscheidungsbaum & k-NN
Anwendung klassischer Klassifikationsverfahren zur strukturierten Zuordnung von Objekten anhand definierter Merkmale.
Automatische Erkennung von Restaurant-Bewertungen
Einführung in einfache Verfahren der Textklassifikation durch Analyse von Schlüsselwörtern in Bewertungsdaten.
Bibelverse fortsetzen mit Markov-Ketten
Modellierung sprachlicher Muster zur Generierung neuer Texte auf Basis statistischer Wortfolgen.
Inhalte im Überblick
| Baustein | Schwerpunkt | Dauer |
|---|---|---|
| Anomalie-Erkennung in Temperatur-Zeitreihen | Zeitreihenanalyse mit Mittelwert, Standardabweichung und Z-Score | 60 min |
| Vorhersage von Börsenkursen: Drei Verfahren | Gleitender Durchschnitt, gewichteter Durchschnitt, lineare Regression | 70 min |
| Tiere klassifizieren mit Entscheidungsbaum & k-NN | Entscheidungsbaum und k-NN zur Klassifikation von Tierarten | 65 min |
| Automatische Erkennung von Restaurant-Bewertungen | Bag-of-Words-Ansatz zur Textklassifikation | 45 min |
| Bibelverse fortsetzen mit Markov-Ketten | Markov-Ketten zur statistischen Textgenerierung | 60 min |
Die klar gegliederten Bausteine ermöglichen transparente Lernziele und lassen sich in bestehende Unterrichtsreihen integrieren.
Erproben Sie die Vorlage im Demo-Zugang und passen Sie die Inhalte an Ihre Unterrichtssituation an.