03 | Montag, 17.04.2023
Einführung
In Fortsetzung der technischen Themen aus dem vergangenen Semester untersuchen wir gemeinsam die Möglichkeiten, KI und Machine Learning im Umfeld von HTML, JavaScript und Python anzuwenden und zu verstehen.
Teachable Machine
Für den Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz beschäftigen wir uns in dieser Sitzung mit dem Tool Teachable Machine von Google.
Dan Shiffman, der maßgeblich an der Entwicklung von Processing, p5.js und ml5.js beteiligt ist, hat zur Anwendung des Tools ein sehr schönes Video erstellt. Sie finden zahlreiche weitere gute Videos aus der Reihe The Coding Train auf YouTube.
Aufträge
Eine Maschine für die Bildklassifizierung trainieren (GTW/ALT)
- Experimentieren Sie mit der Seite Teachable Machine. Da wir in der Sitzung mit Bildern gearbeitet haben, probieren Sie auch gern noch das Posieren vor der Kamera aus. Was für sinnvolle oder humorvolle Anwendungen fallen Ihnen zu einer solchen Bewegungs- und Posenerkennung ein?
- Speichern Sie Ihr Projekt, um es ggf. in der kommenden Sitzung vorzustellen.
- Notieren Sie Ihre Gedanken zu möglichen gesellschaftlichen Auswirkungen und ethischen Implikationen von Bildklassifizierung in einem HedgeDoc, das Sie zu diesem Zweck erstellen.
- Posten Sie den Link zu Ihrem Text in unserem Mattermost-Kanal.
- Sofern Sie KI-Tools bei der Textentwicklung verwenden, legen Sie diese bitte am Ende Ihres Textes offen, wie es in diesen Richtlinien der Universität Gießen steht.
p5.js in eigenem HTML-Dokument verwenden (GTW)
Erstellen Sie einen neuen Ordner auf Ihrem Rechner und darin die notwendigen Dateien, um ein p5.js-Projekt lokal zu betreiben. Nehmen Sie gern das Beispiel aus der Sitzung.
Neues GitLab-Projekt (GTW/ALT)
Richten Sie bitte in Ihrer bisherigen GitLab-Gruppe ein neues Projekt ein, das Sie in diesem Semester für die Dokumentation Ihrer Studienleistungen nutzen.
Abgabetermin
Der Auftrag ist bis zum Sonntag, 23.04.2023, zu erledigen. Laden Sie Ihre Ergebnisse in GitLab hoch.