In diesem Kurs lernen die Teilnehmenden, wie sie den Raspberry Pi mithilfe von KI und ChatGPT für praktische Anwendungen „intelligent“ einsetzen. Neben Grundlagen zu Künstlicher Intelligenz und Machine Learning umfasst der Kurs die Programmierung mittels ChatGPT - z. B. zur Auswertung von Sensordaten oder für die Ansteuerung von Aktoren.

In diesem Kurs geht es darum, wie Python und KI-Modelle wie z. B. ChatGPT genutzt werden können, um kreative Grafikprojekte zu entwickeln. Der Kurs umfasst eine Einführung in Python-Bibliotheken für Bildverarbeitung (z. B. TkInter, pyGame, Pillow oder Matplotlib) sowie die Anwendung von ChatGPT zur Ideenfindung und Codegenerierung. Am Ende entwickeln die Teilnehmenden ein eigenes kreatives Grafikprojekt, z. B. automatisierte Designs oder interaktive Illustrationen, unterstützt durch KI und Python. <strong>Voraussetzung:</strong> Kenntnisse entsprechend dem Kurs "Programmierung mit Python: Grundlagen".

Lernen Sie die Grundlagen der KI kennen. Am ersten Kursabend stellen wir uns die Frage, wie eine Maschine überhaupt lernen kann und wie ähnlich Neuronale Netze einem menschlichen Gehirn sind. Im zweiten Teil werden praktische Anwendungen wie Google Translate, Gesichtserkennung, z.B. mit "Lobe" und Übungen mit Chatbot wie ChatGPT behandelt. Die Brücke zu den Grundlagen des ersten Teils wird stets geschlagen, um ein tieferes Verständnis zu erlangen. Der Kurs endet mit einem Ausblick auf zukünftige Entwicklungen, insbesondere Neuromorphen Chips.

Das Ziel des Aufbaukurses ist es, dass Sie in der Lage sind, eigene Ideen und Programme umzusetzen. Dazu werden die Roboterfahrzeuge aus dem Grundkurs verwendet und mit eigenen Programmen versehen. Die Programmierung erfolgt mit der bekannten Arduino-Umgebung mit der Programmiersprache C++. Ein besonderer Schwerpunkt soll dabei auf der Fahrzeugsteuerung und dem Einsatz von Sensoren wie Ultraschall-Detektoren oder optischen Erkennungssystemen liegen.

Der Vortrag gibt einen Überblick über die neuartigen „Neuromorphen Chips“. Diese ahmen menschliche Gehirnstrukturen nach und könnten die künstliche Intelligenz in bislang nicht gekanntem Ausmaß weiter revolutionieren. Diese Chips bieten eine energieeffiziente Alternative zu traditionellen Prozessoren und ermöglichen KI-Systemen, in Echtzeit zu lernen. Der Vortrag beleuchtet die Potenziale in Bereichen wie Robotik, autonomes Fahren und IoT und zeigt, wie neuromorphe Hardware die Zukunft der KI prägen könnte.