HackerWerkstatt – Staffel 2 - KI hands-on: Vision & lokale KI

Die HackerWerkstatt geht in die zweite Runde!

Nach der ersten Staffel rund um Linux wird es diesmal richtig smart – mit Künstlicher Intelligenz zum Anfassen.

Wir arbeiten ohne Cloud, alles läuft lokal auf dem eigenen Rechner: von der Gesichtserkennung im Browser bis hin zum selbst trainierten Modell mit OpenCV und Machine Learning.

Keine Angst vor komplizierter Theorie – wir programmieren, testen, verstehen.

Wer schon ein bisschen mit Python oder JavaScript gearbeitet hat, ist perfekt vorbereitet.

📅 Kursdetails

• Start: Freitag, 9. Januar 2025
• Dauer: 5 Termine à 90 Minuten
• Zeit: 15:00 – 16:30 Uhr
• Ort: KidsLab Augsburg
• Für: Jugendliche ab 12 – 18 Jahren
• Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in Python oder JavaScript hilfreich, aber kein Muss

⚙️ Inhalte

Einheit 1 – FaceAPI.js: Gesichtserkennung im Browser

Wir starten mit face-api.js und bauen eine eigene Webcam-App, die Gesichter erkennt, Landmarks anzeigt und live reagiert – direkt im Browser, komplett offline.

Einheit 2 – Wer ist wer? – Gesichtserkennung mit Datenbank

Die KI lernt, bekannte Gesichter wiederzuerkennen. Wir erstellen ein kleines Enrollment-System mit JSON-Datenbank und testen die Genauigkeit unter echten Bedingungen.

Einheit 3 – Lokale LLMs mit Ollama

Hier kommt der Text ins Spiel: Wir installieren Ollama, laden Modelle wie Llama 3 oder LLaVA, und schreiben eigene Skripte, um lokal Texte zu analysieren, Code zu erklären oder Bilder beschreiben zu lassen.

Einheit 4 – OpenCV: Eigene Daten und Features

Wir bauen unseren eigenen Datensatz mit der Webcam, lernen klassische Bildfeatures (HOG, ORB) kennen und verstehen, wie Machine Learning überhaupt funktioniert – Schritt für Schritt.

Einheit 5 – Machine Learning mit scikit-learn

Abschließend trainieren wir einen eigenen Klassifikator mit Python + scikit-learn, testen ihn live mit der Webcam und messen seine Genauigkeit.

Unser Ziel: eine kleine, funktionierende Bilderkennung – komplett selbst gemacht.

💡 Ziele & Learnings

• Lokale KI verstehen und anwenden – ohne Cloud oder Accounts
• Gesichtserkennung, Feature-Engineering & Klassifikation selbst programmieren
• Einführung in Machine Learning mit OpenCV & scikit-learn
• Verantwortungsvoll mit KI umgehen – Datenschutz und Bias inklusive