Der Schiffer?

Moin, wir sollten von „Der Schiffer“ (Joseph von Eichendorff, 1808) eine moderne Version verfassen, wie findet ihr meine? Ich habe das wirklich selbst geschrieben und falls dies jemand veröffentlichen möchte: Bitte mich dafür verlinken, danke!

Original: Der Schiffer (1808)

 

Du schönste Wunderblume süßer Frauen!

Ein Meer bist du, wo Flut und Himmel laden,

Fröhlich zu binden von des Grüns Gestaden

Der wünsche blühnde Segel voll Vertrauen.

 

So schiffend nun auf stillerblühten Auen,

In Lockennacht, wo Blicke zaubrisch laden,

Des Munds Koralln in weißem Glanze baden,

Wen füllt’ mit süßem Schauer nicht solch Schauen!

  

Viel hab ich von Sirenen sagen hören,

Stimmen, die aus dem Abgrund lockend schallen

Und Schiff und Schiffer ziehn zum kühlen Tode.

 

Ich muß dem Zauber ewge Treue schwören,

Und ruder, Segel laß ich gerne fallen,

Denn schönres Leben blüht aus solchem Tode. 

 

Der Schiffer (modern)

Ich segle durch die helle Nacht,

mein Glas gefüllt, die Welt in Schweigen.

Die Stadt verblasst in ferner Pracht,

die Lichter tanzen auf den Wellen.

Dann sah ich sie – ihr Blick so kühn,

als wüsste sie, wohin wir treiben.

Ich wollte bleiben, wollte flieh’n,

doch keine Hand hielt mich am Steuer.

Man sagt, die Liebe nimmt sich Zeit,

man soll nicht alles gleich riskieren.

Doch ihre Worte – viel zu leicht,

um nicht daran zugrundzugehen.

Ich lass die Yacht, den Kurs, das Ziel,

kein Kompass hält mich mehr zurück.

Vielleicht verlier ich, was ich war –

was soll’s, sie ist es wert.

Deutsch, Gedicht, Lyrik, modern, Joseph von Eichendorff, naturlyrik

KI trainieren?

Haben Aufgaben im Informatikunterricht bekommen? Stimmt das? Eine Korrektur eines Experten wäre super!

1.Frage: In diesem Aufgabenteil sollt ihr euch über die Begriffe der künstlichen Intelligenz informieren. Recherchiert die verschiedenen Arten von Kl und welche Aufgaben sie lösen können. Beschreibt dafür kurz und knapp drei unterschiedliche Arten und welche Aufgaben diese lösen können. Nennt zudem fünf Bereiche, in denen Kls bereits eingesetzt werden.

1.Antwort: a) Drei unterschiedliche Arten von KI und ihre Aufgaben

1.Regelbasierte Systeme (Symbolische KI)

  • Beschreibung: Nutzt festgelegte Regeln und logische Schlussfolgerungen, um Aufgaben zu lösen.
  • Aufgaben: Entscheidungsfindung (z. B. Steuererklärungssysteme, medizinische Diagnosen).

2.Maschinelles Lernen (ML)

  • Beschreibung: Modelle, die durch Daten trainiert werden und aus diesen lernen.
  • Aufgaben: Vorhersagen, Klassifikation (z. B. Spam-Erkennung, Aktienkursprognose).

3.Deep Learning (DL)

  • Beschreibung: Nutzt neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten, um komplexe Muster zu erkennen.
  • Aufgaben: Bilderkennung, Sprachübersetzung (z. B. Gesichtserkennung, Chatbots).
Fünf Bereiche, in denen KIs eingesetzt werden
  1. Medizin: Analyse von Röntgenbildern, Diagnose von Krankheiten.
  2. Verkehr: Autonomes Fahren, Verkehrsflussanalyse.
  3. Finanzen: Betrugserkennung, Kreditwürdigkeitsprüfungen.
  4. Handel: Empfehlungssysteme, Lagerbestandsoptimierung.
  5. Bildung: Adaptive Lernsysteme, automatische Bewertung von Tests.

2.Frage: In diesem Aufgabenteil sollt ihr euch insbesondere mit Bilderkennungsverfahren beschäftigen. Erforscht, wie sich Objekte auf Bildern erkennen lassen. Untersucht, anhand welcher Daten diese Verfahren trainiert werden und welche Auswirkungen die Daten auf das trainierte Modell haben. Beschreibt zudem beispielhaft, wie ein Verfahren zum Erkennen von Objekten trainiert werden kann.

2.Antwort: b) Bilderkennungsverfahren

1.Objekterkennung auf Bildern

  • Ansatz: Objekte werden mithilfe von Algorithmen wie YOLO (You Only Look Once) oder CNNs (Convolutional Neural Networks) erkannt. Diese segmentieren ein Bild in Bereiche, analysieren diese und identifizieren Objekte.

2.Training der Modelle

  • Datenbasis: Modelle werden mit annotierten Datensätzen trainiert, die Objekte und deren Positionen (Bounding-Boxen) enthalten. Beispiele sind COCO, PASCAL VOC oder eigene Datensätze.
  • Einfluss der Daten:
  • Quantität: Ein größerer Datensatz führt zu besseren Ergebnissen.
  • Qualität: Verzerrte oder fehlerhafte Daten beeinträchtigen die Modellleistung.
  • Diversität: Variierende Lichtverhältnisse, Perspektiven und Objektklassen verbessern die Generalisierung.

3.Beispiel: Training eines Bilderkennungsverfahrens

  • Schritte:
  1. Datensammlung: Sammeln und Annotieren von Bildern mit Bounding-Boxen.
  2. Modellauswahl: Verwendung eines vortrainierten Modells (z. B. YOLO oder Faster R-CNN).
  3. Training: Das Modell wird mit dem annotierten Datensatz trainiert (Hyperparameter wie Lernrate und Epochenzahl einstellen).
  4. Evaluation: Test des Modells mit neuen Daten und Bewertung der Genauigkeit (z. B. mAP – mean Average Precision).
Internet, Informatik, künstliche Intelligenz