Archiv des Autors: Kerstin Reese

Lehrer-Fortbildung: Neuronales Netz für das MNIST-Dataset implementieren

Am Mittwoch, den 26.03.2026, findet im InfoLab eine Lehrer-Fortbildung für den Bildungscampus Saarland statt.

Taskcard

bildungscampus.taskcards.app/#/board/768ce61b-bac0-42e3-8c5d-10dd3f60725b/view?token=80dfc775-9462-4ba3-a6a0-9f09cdf2dd94

Aufgabe

Das Programm soll handschriftliche Ziffern von 0 – 9 erkennen.

Warum geht das nicht mit einem klassischen Programm?

Da Handschriften einzigartig, sind auch die Bilder der Ziffern einzigartig. Das Programm kann nicht alle handgeschriebenen Ziffern auswendig lernen, da jede neue Ziffern etwas anders aussehen wird. Das Programm muss Eingaben erkennen, die es vorher noch nie gesehen hat.

Algorithmen des Maschinellen Lernens – als Teil der Künstlichen Intelligenz – können nach einer Trainingsphase auch auf Eingaben reagieren, die nicht im Training dabei waren. In diesemm Workshop nutzen wir davor ein Neuronales Netz, das mit der Bibiothek PyTorch in Python programiert wird.

Nach dem Training kann das erstellte Neuronale Netz bewertet werden.

Maschinelles Lernen

Der Workshop

Im Workshop wird erklärt, wie mit Python und PyTorch ein Neuronales Netz für das MNIST-Dataset trainiert werden kann. Das MNIST-Dataset enthält Schriftproben für die Ziffern 0 bis 9. Das Neuronale Netz soll danach mit hoher Sicherheit handschriftliche Ziffern erkennen können.

Download der Präsentation als PDF

MNIST-Dataset

Von Josef Steppan – Eigenes Werk, CC BY-SA 4.0, commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=64810040

Neuronales Netz

PyTorch-Tutorial

pythonguides.com/pytorch-mnist

Jupyter Notebook zum Download

Aufgabe_Neuronales_Netz_für_das_MNIST_Dataset.ipynb

In CoLab: https://colab.research.google.com/drive/1siDxH4qgLsR64tf8Qfmn3jM6j16pCHs9?usp=sharing

Musterlösung

Dokumentation

Datenbanken-Workshop für die Anton-Hansen-Gemeinschaftsschule

Am Montag, den 23.03. und 30.03.2026, kommen Schüler*innen aus dem 9. Jahrgang der Anton-Hansen-Gemeinschaftsschule aus Ottweiler für einen Datenbanken-Workshop ins InfoLab.

Tabellen

PostgreSQL in DB Fiddle

Oben links „PostgreSQL v18“ auswählen. Die Testdaten in „Schema SQL“ kopieren.

www.db-fiddle.com

Testdaten für PostgreSQL

Anfang der Datei „Alles für die Datenbank“: Schema-Definitionen und Testdaten
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