KI-Lab

KI nicht nur benutzen. KI bauen.

Jede:r kann einen Prompt tippen. Aber wer versteht, wie KI lernt, Daten auswertet und wo ihre Grenzen liegen, gestaltet die Zukunft. Genau das lernst du in Software Engineering & KI an der HTL Perg.

Jetzt ausprobieren Software Engineering & KI

Der Unterschied

Zwischen „KI benutzen“ und „KI können“ liegen fünf Jahre HTL

KI begegnet dir heute fast überall. Besonders spannend wird es, wenn du sie nicht nur benutzt, sondern verstehst, entwickelst und in eigene Projekte einbaust. Genau dort setzt unsere Ausbildung an.

Was viele lernen

KI anwenden

Prompts in ein Chatfenster tippen
Fertige Apps und Tools bedienen
Ergebnisse übernehmen und hoffen, dass sie stimmen
Bei Fehlern warten, bis jemand anderer sie behebt
KI benutzen ist einfach – spannend wird’s erst, wenn man versteht, was dahintersteckt

Was du an der HTL Perg lernst

KI verstehen, entwickeln, gestalten

Daten sammeln, säubern, auswerten – die Basis jeder KI
Modelle selbst trainieren, testen und verbessern
KI in echte Software einbauen: App, Web, Datenbank, Cloud
Beurteilen, wann eine KI irrt, diskriminiert oder Daten verrät
Verantwortung tragen: Du entscheidest, was gebaut wird

Mitmachen

Trainier dein eigenes neuronales Netz

Setz blaue und lila Punkte auf die Fläche und drück auf „Trainieren“. Ein kleines neuronales Netz lernt live in deinem Browser, die beiden Gruppen zu trennen. Probier mal einen Kreis in einem Kreis!

Klick = Punkt setzen

Epoche: 0
Fehler (Loss): –
Genauigkeit: –

Das Netz hat 2 Eingänge (x, y), 8 versteckte Neuronen und 1 Ausgang. Beim Training passt es mit Backpropagation seine Gewichte an – der Hintergrund zeigt, was es gerade „glaubt“.

Bilderkennung

Zeichne eine Ziffer – die KI rät mit

Mal mit Maus oder Finger eine Ziffer von 0 bis 9. Ein neuronales Netz, trainiert mit 60.000 handgeschriebenen Ziffern, erkennt sie live – und zeigt dir, wie sicher es sich ist.

Zeichne eine Ziffer 0–9

Die KI tippt auf?Noch nichts gezeichnet

So sieht die KI dein Bild: 28 × 28 Pixel

0–
1–
2–
3–
4–
5–
6–
7–
8–
9–

Das Netz hat 784 Eingänge (ein Eingang pro Pixel), 128 versteckte Neuronen und 10 Ausgänge – einen pro Ziffer. Probier auch mal ein Herz oder einen Buchstaben: Die KI muss trotzdem eine Ziffer wählen. Genau solche Grenzen erkennen lernst du bei uns.

Sprachmodell

Wie ein Sprachmodell Text erzeugt

ChatGPT & Co. erzeugen Text Schritt für Schritt und berechnen dabei, was wahrscheinlich gut als Nächstes passt. Unser Mini-Sprachmodell hat dafür die Texte dieser Website gelesen. Wähl selbst das nächste Wort oder lass die KI schreiben.

Neuer Anfang:

Mögliche nächste Wörter – tipp eins an:

Temperatur 0,3

Trainiert auf 559 Sätzen aller Seiten dieser Website (1 964 verschiedene Wörter). Für jedes nächste Wort schaut es auf die letzten drei Wörter davor. Große Sprachmodelle nutzen ebenfalls gelernte Muster – arbeiten aber statt mit einer Zähltabelle mit riesigen neuronalen Netzen, sehr vielen Trainingsdaten und deutlich mehr Rechenleistung. Die Temperatur steuert, wie mutig gewählt wird: niedrig = vorhersehbar, hoch = kreativ bis chaotisch.

Lehrplan

So lernst du KI bei uns

1.–2. Jg.

Programmieren lernen

Logik, Algorithmen und Programmiersprachen wie Python, Java und C# – das Fundament für jede KI.

1.–5. Jg.

Mathe, die Sinn macht

Angewandte Mathematik: Funktionen, Statistik und Wahrscheinlichkeit – wichtige Grundlagen für KI und Data Science.

1.–5. Jg.

Daten verstehen

In Datenbanken & Informationssysteme lernst du, Daten zu modellieren, zu speichern und abzufragen.

4.–5. Jg.

Data Science & Artificial Intelligence

Eigenes Pflichtfach: Daten aufbereiten, Big Data verarbeiten, visualisieren, Machine-Learning-Modelle verstehen und anwenden.

4.–5. Jg.

KI & Ethik

Wem gehören die Daten? Kann KI fair sein? Wir diskutieren, was KI mit unserer Gesellschaft macht.

5. Jg.

Diplomarbeit mit KI?

Viele Themen für Projekte und Diplomarbeiten drehen sich um Daten und intelligente Systeme – vielleicht auch deins.

Mustererkennung

Stein, Schere, Papier gegen die KI

Klingt nach reinem Glück? Nicht ganz. Menschen sind schlecht darin, zufällig zu sein. Die KI merkt sich deine Züge, erkennt Muster und versucht, deinen nächsten Zug vorherzusagen.

Wähl deinen Zug – oder drück 1, 2, 3.

Du: 0
Unentschieden: 0
KI: 0

– Durchschaut-Quote: So oft hat die KI deinen Zug richtig vorhergesagt (Zufall = 33 %).

Das hat die KI für deinen letzten Zug erwartet:

✊–
✋–
✌️–

Die KI nutzt mehrere kleine Vorhersage-Modelle (z. B. „Was spielst du nach einem Sieg?“) und vertraut dem, das zuletzt am besten lag. Reiner Zufall würde dich nur zu 33 % durchschauen.

Quiz

KI-Mythos oder Fakt?

Teste dein KI-Wissen. Tippe auf „Mythos“ oder „Fakt“.

KI „versteht“ Texte genauso wie ein Mensch.

Trainingsdaten haben großen Einfluss darauf, wie gut und zuverlässig eine KI funktioniert.

Wer KI entwickeln will, muss programmieren können.

KI macht Software-Entwickler:innen bald überflüssig.

Neuronale Netze sind vom menschlichen Gehirn inspiriert.

Für Machine Learning braucht man immer einen Supercomputer.

Zukunft

Was du später mit KI machen kannst

Machine Learning Engineer

Baut und trainiert Modelle, die aus Daten lernen.

Data Scientist

Findet Muster in riesigen Datenmengen und hilft Firmen, bessere Entscheidungen zu treffen.

KI-Software-Entwickler:in

Integriert KI in Apps, Webseiten und Unternehmenssoftware.

Health-Data-Spezialist:in

Setzt KI in Medizin und Gesundheit ein – Stichwort Medizin-Informatik.

Game-AI-Developer

Programmiert Gegner, Welten und NPCs, die sich clever verhalten.

AI Product Designer

Gestaltet KI-Anwendungen, die Menschen wirklich verstehen und gerne nutzen.

Lust, KI wirklich zu verstehen?

In Software Engineering & KI an der HTL Perg lernst du, wie es geht – mit Matura.

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