KI-Demo

Interaktive Lern-Demo: KI Zahlenerkennung

Diese Anwendung veranschaulicht die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz anhand eines einfachen Modells zur Handschrifterkennung. Ich habe die Webseite erstellt, um zu zeigen, wie einfach KI funktioniert. Nutzer können experimentieren, testen und einen Aha-Effekt erleben. Das Projekt wurde rein mit HTML, CSS und JavaScript umgesetzt, um interaktives Lernen zu ermöglichen.

Interaktive Zahleneingabe

Auf einem 8×8 Pixelraster können Zahlen von 0 bis 9 gezeichnet werden. Jeder aktivierte Pixel erhält den Wert 1, nicht aktivierte 0. Die daraus resultierende Eingabematrix dient als Grundlage für die KI-Erkennung.

Ein automatisiertes Training mit Beispielmustern verbessert die Erkennungsgenauigkeit. Anschliessend lässt sich die KI mit eigenen Zeichnungen testen.

Trainings- und Auswertungsprozess

Das KI-Modell arbeitet nach einem einfachen Prinzip: Es berechnet für jede Zahl einen Score aus der Summe der Eingabewerte multipliziert mit den Gewichten, zuzüglich eines Bias-Werts.

  • Score = Summe der (Eingabewerte × Gewichte) + Bias

Beim Training werden die Gewichte so angepasst, dass charakteristische Muster der Zahlen erkannt werden können.

Visualisierung und Interpretation

Die Software zeigt die Scores aller möglichen Zahlen sowie die Gewichtsmatrix der ausgewählten Ziffer. Positiv gewichtete Pixel werden grün, negativ gewichtete rot dargestellt, um die Bedeutung einzelner Eingaben zu verdeutlichen.

Grundlagen und Erklärungen zur KI

Die Demo erläutert die Funktionsweise einfacher KI-Modelle und setzt diese in Relation zu komplexen Systemen mit Millionen von Gewichten, die spezielle Hardware erfordern.

Das Projekt wurde ausschliesslich mit HTML, CSS und JavaScript realisiert, um eine einfache und plattformunabhängige Nutzung zu gewährleisten.

KI Zahlenerkennung zum Lernen

Schwerpunkte

Interaktive Lernfunktionen zur Zahlenerkennung und verständliche Erklärung der KI-Grundlagen

Leistungsbereiche

  • Zeichnung von Zahlen im 8×8 Pixelraster
  • Automatisches Training mit Beispieldaten
  • Visualisierung von Gewichtungen und Scores
  • Schrittweise Erläuterung der KI-Logik
  • Vergleich einfacher Modelle mit komplexen KI-Systemen
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