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SongwrAIting – Einsatz von Künstlicher Intelligenz beim Songwriting im Musikunterricht
Wie kann Songwriting mit KI als eine post-digitale Songwritingpraktik in den Musikunterricht integriert werden? Die Teilnehmenden erhalten in dieser
Präsentation
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Textgenerative Künstliche Intelligenz (KI) als Unterstützung für Lehrkräfte
Diese Fortbildung behandelt folgende Themen: a.) Grundverständnis für text-generative KI und ihre Grenzen; b.) Praxisnahe Einführung in Prompt
Merkblatt
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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
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DiKoViNa - Digital kompetent durch Videos zur Nachhaltigkeit
DiKoViNa arbeitet mit Ausschnitten authentischer Unterrichtsvideos (sogenannten Vignetten) als Anschauungsmaterial. Diese sind in Aufgaben eingebunden
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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
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B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren
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C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Mittelwert
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C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training
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C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)“
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Lernfabriken
Berufliches Lernen erfolgt anhand realer Lernkontexte, also betriebliche Gegenstände, Maschinen und beruflicher Prozesse, um einen
Lernkontrolle
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C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, Daten zur Anpassung eines linearen
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AR und VR
VR- und AR-Technologien werden schon heute in kleinen und großen Betrieben in vielfältiger Weise eingesetzt. Sie eröffnen auch neue Lern- und
Lernkontrolle
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C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, multiple lineare Regression in Python
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C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung“ wird die Kreuzvalidierung am Beispiel des Parametertuning für einen
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F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance
Im Jupyter Notebook zum Thema „F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance“ geht es darum, anhand von Sensordaten vorherzusagen, welche Komponenten
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F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning
Im Jupyter Notebook zum Thema „F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning“ geht es um Transfer Learning. Dabei werden bereits für andere, ähnliche
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
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