In der Schule lernen wir, uns Wissen mit Hilfe von didaktisch aufgebauten Lehrplan-Lernplänen anzueignen. In der Mathematik werden beispielsweise Plus- und Minusrechnungen mit erst kleinen und dann großen Zahlen gelehrt, bevor Multiplikation und Division, später dann Prozentrechnungen oder das Lösen von Gleichungen mit Variablen angesprochen werden. Bei Menschen ist diese Steigerung der Komplexität sehr erfolgreich und macht im Kontext des Lernens Sinn.
Aber funktioniert das auch bei Maschinen im Rahmen der künstlichen Intelligenz?
Dieser Frage geht das BMBF-Forschungsprojekt KIQS nach, das am 01.01.2021 gestartet ist. Gemeinsam mit den Partnern MABRI.VISION und GFaI e.V. untersucht das ITA den Ansatz des Curriculum Learnings im Kontext der Erkennung und Klassifizierung von Drapierfehlern. Durch die Erstellung von Curriculum-Lernplänen, die denen in der Schule ähneln, soll die künstliche Intelligenz schneller lernen und weniger Ausgangsdaten zum Lernen benötigen.
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