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Rahmenlehrpläne

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion, Kurs

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion, Kurs

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

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Interaktion: KI und Ich | 04 | Darstellung von KI in den Medien (Aufgabe 2)

KI und Ich | 04 | Darstellung von KI in den Medien (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Darstellung von KI in den Medien" aus der Sektion “KI und Ich”.

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Interaktion: KI und Ich | 04 | Darstellung von KI in den Medien (Aufgabe 1)

KI und Ich | 04 | Darstellung von KI in den Medien (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Darstellung von KI in den Medien" aus der Sektion “KI und Ich”.

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Interaktion: KI und Nachhaltigkeit | 09 | ML-Nachhaltigkeitstools (Aufgabe 1)

KI und Nachhaltigkeit | 09 | ML-Nachhaltigkeitstools (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "ML-Nachhaltigkeitstools" aus der Sektion “KI und Nachhaltigkeit”.

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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 3)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.

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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 2)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.

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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 1)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.

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Arbeitsblatt: Arbeitsmaterial zum Thema "Kommunalpolitik" (PDF)

Arbeitsmaterial zum Thema "Kommunalpolitik" (PDF)

Kommunen regeln viele grundlegende Dinge des Alltags und in unserem direkten Umfeld, wie z. B. die Wasserversorgung oder die Ausstattung von Schulen

Ubung: C6c Miniübungen: Vergleiche zwischen elementaren Datentypen - Pythonkurs (PDF)

C6c Miniübungen: Vergleiche zwischen elementaren Datentypen - Pythonkurs (PDF)

In dieser Miniübung vertiefen wir das Erlernte aus dem Abschnitt zu den Vergleichen zwischen den elementaren Datentypen. Sie sollen hier unter anderem

Ubung: D4b Miniübungen: Mengen - Pythonkurs (PDF)

D4b Miniübungen: Mengen - Pythonkurs (PDF)

In dieser Miniübung vertiefen wir das Erlernte aus den Abschnitt zu Mengen in Python. Sie sollen hier zuerst einen String mit Hilfe einer Menge auf

Ubung: D7b Miniübungen: mutable vs. Immutable - Pythonkurs (PDF)

D7b Miniübungen: mutable vs. Immutable - Pythonkurs (PDF)

In dieser Miniübung vertiefen wir das Erlernte aus dem Abschnitt zur Unterscheidung von mutablen und immutablen Datentypen. Die Idee ist hierfür, für

Ubung: D7b Miniübungen: mutable vs. Immutable Lösungen - Pythonkurs (PDF)

D7b Miniübungen: mutable vs. Immutable Lösungen - Pythonkurs (PDF)

In dieser Miniübung vertiefen wir das Erlernte aus dem Abschnitt zur Unterscheidung von mutablen und immutablen Datentypen. Die Idee ist hierfür, für

Presentation: Digitale Medien zum Lernen und Testen

Digitale Medien zum Lernen und Testen

Die Präsentation ist Teil des Trainings zum technologiebasierten und kompetenzorientierten Prüfen und befasst sich mit technologiebasiertem Prüfen von

Ubung: E10c Miniübungen: Module - Pythonkurs (PDF)

E10c Miniübungen: Module - Pythonkurs (PDF)

In dieser Miniübungen vertiefen wir das Verständnis von Modulen und der Standardbibliothek. Zu Beginn sollen Sie dazu die Module statistics und

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 5)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Wie werden CNNs trainiert? (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie werden CNNs trainiert?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

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