Wie entsteht eigentlich ein KI-Modell zur Bilderkennung – und was macht ein „gutes“ Modell aus? Mit der BIL Teachable Machine erlebst du das selbst: Direkt im Browser oder auf dem Smartphone legst du Klassen an, nimmst mit der Kamera Beispielbilder auf und trainierst mit einem Klick dein eigenes Bildklassifizierungsmodell. Im Hintergrund arbeitet ein vortrainiertes MobileNet v2, das die Bildmerkmale extrahiert und an deine Klassen anpasst. So baust du in wenigen Minuten ein funktionierendes Modell – ganz ohne Programmier- oder Mathe-Vorkenntnisse.
Im KI-Hackathon wird daraus ein spielerischer Wettbewerb: In mehreren Runden erhältst du neue Aufgaben und Anforderungen – etwa eine KI zu trainieren, die unterschiedliche Handzeichen oder Alltagsobjekte unterscheidet. Du verbesserst dein Modell Schritt für Schritt, reichst es zur Bewertung ein und siehst auf dem Live-Leaderboard sofort, wie du im Vergleich zu anderen Teams abschneidest. Ein optionaler Challenge-Modus macht das Ganze noch spannender.
Damit bleibt es nicht bei „bunter KI-Show“, sondern es geht in die Tiefe:
- Live-Preview zeigt dir in Echtzeit, wie dein Modell neue Kamera-Frames klassifiziert.
- Trainingsdiagramme (Accuracy, Loss), Per-Class-Accuracy und Confusion Matrix helfen, Modellqualität, Overfitting und unausgewogene Klassen zu verstehen.
- GradCAM-Heatmaps machen sichtbar, auf welche Bildbereiche dein Modell tatsächlich achtet – ideal, um über Fairness, Robustheit und „Shortcut Learning“ zu sprechen.
Der Demonstrator ist modular aufgebaut und lässt sich in Umfang und Themen an Workshops, Ausstellungen oder Hackathons anpassen – vor Ort oder komplett virtuell. So wird greifbar, welche Möglichkeiten, Grenzen und Risiken KI heute hat. Und zum Schluss bleibt die Frage: Welches Team trainiert das beste KI-Modell?