06 | Montag, 08.05.2023
Einführung
Es gibt zahlreiche Tools, Plattformen und Lernangebote, um erste Schritte beim Programmieren von Computern zu machen. In diesem Semster stellen wir p5.js in den Mittelpunkt, weil es schnell interessante Ergebnisse zeitig, Spaß macht, eine professionelle Syntax hat, die auch auf andere Programmierumgebungen übertragen werden kann und schließlich zusammen mit ml5.js erste Schritte zu Künstlicher Intelligenz ermöglicht! Außerdem ist p5.js an Teachable Machine anschlussfähig.
p5.js
Eins der guten Dinge an p5.js ist der Webeditor, mit dem ohne Installation coole Dinge möglich sind. Links wird Code geschrieben, rechts die Ergebnisse angezeigt und unten links erfolgen Ausgaben zu Fehlern und aktuellen Zuständen von Variablen.
Aufträge
Programmierkurs durcharbeiten (GTW/ALT)
Der Autor Pit Noack, der auch das Buch “Künstliche Intelligenz verstehen” geschrieben hat, bietet auf der Seite https://www.maschinennah.de/ einen Programmierkurs mit p5.js an.
- Arbeiten Sie den Programmierkurs komplett durch. Machen Sie vor allem die Übungsaufgaben in jeder Lektion. Da es Musterlösungen gibt, macht eine Abgabe dieser Ihrer Lösungen nicht viel Sinn.
Prompt Engineering für ChatGPT
Prompt Engineering ist die Kunst/das Handwerk/die Fähigkeit/die Kompetenz(???), eine Anweisung für eine KI so zu formulieren, dass das gewünschte Ergebnis ausgegeben wird.
- Melden Sie sich mit “Login” beim p5.js-Editor an.
- Erstellen Sie eine neue Collection “ChatGPT” unter Hello, XYZ (rechts oben) > My Collections > Create collection.
- Testen Sie mit ChatGPT, ob Sie lauffähige Programme für p5.js generieren können. Hier ist es interessant, das Prompting, also das Schreiben der Anweisungen für den Chatbot, zu üben. An diesem Beispiel können Sie sehen, was gemeint ist.
- Speichern Sie zwei, drei Beipiele in ihrer Collection mit File > Add to Collection (nur sichtbar, wenn Sie eingeloggt sind).
- Teilen Sie den Link zu Ihrer Collection als Antwort auf den zugehörigen Post in Mattermost.
Forschungsfrage finden (ALT/GTW)
Eine Forschungsfrage (FF) ist die bestmögliche Formulierung Ihrer wissenschaftlichen Neugier. Eine gute FF zu finden, kann sehr lange dauern. Lassen Sie uns schon jetzt mal damit anfangen.
- Notieren Sie in einem neuen Abschnitt Ihres HedgeDocs eine Reihe von Forschungsfragen, die zu Ihrer Neugier, Ihrem Erkenntnisinteresse passen. Verbessern Sie nicht bestehende Formulierungen, sondern kopieren Sie eine Formulierung in die nächste Zeile und wandeln Sie dann die Kopie ab. Beispiel:
Wie kann man mit einer Website eine LED anschalten?
Wie lässt sich mit einer Website ein elektronisches Gerät schalten?
Mit welchen Technologien können elektrische Geräte über eine Website geschaltet werden?
Mit … - Prüfen Sie stets, ob Sie die Frage mit einer Hausarbeit im Umfang von 10 bis 15 Seiten bearbeiten bzw. beantworten können.
- Wieviele Varianten Sie am Ende haben werden, lässt sich vorher nicht sagen. Es kommt jedenfalls nicht auf die Menge an, sondern auf die Präzision der Formulierung.
- Schlagen Sie auch einen Titel für Ihre Hausarbeit vor, den Sie über die Fragensammlung schreiben.
- Posten Sie den Link zu Ihren Fragen im HedgeDoc als Antwort auf den zugehörigen Post in Mattermost.
p5.js in eigenem HTML-Dokument verwenden (ALT)
- Erstellen Sie eine neue Unterseite in Ihrem HTML-Projekt aus dem vergangenen Semester, die Sie bspw. “KI-Experimente” nennen. Ziel dieser Seite ist die Darstellung erster Schritte zum Programmieren von KI-Anwendungen.
- Binden Sie mindestens ein p5js-Beispiel per
<iframe>in diese Seite ein. Nutzen Sie Ihren HTML-Kenntnisse, um das Beispiel textlich zu kontextualisieren.
Abgabetermin
Der Auftrag ist bis zum Sonntag, 21.05.2023, zu erledigen.