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Video: C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Video)

C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Video)

Das Video zum Thema „C2-2 Mittelwert und Standardabweichung - Wie ähnlich sind sich Einzelwerte?“ erklärt die Standardabweichung als Maß dafür, wie

Video: C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Video)

C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Video)

Das Video zum Thema „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigt, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei

Video: C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)

C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)

Das Video zum Thema „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigt Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen

Presentation: C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)

C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklären, wie der Algorithmus zum Training von

Video: C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)

C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)

Im Video zum Thema „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch miteinander

Video: C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)

C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)

Das Video zum Thema „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklärt die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit

Presentation: C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)

C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art“ beschreiben ein sehr einfaches maschinelles Lernverfahren

Video: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)

C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)

Das Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklärt, wie durch Hyperparameter das Training von neuronalen

Video: C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)

C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)

Das Video zum Thema „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklärt, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training

Video: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)

C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)

Das Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklärt, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen Netzen eignen

Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Video)

C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Video)

Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklärt sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs). Das Video baut

Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)

C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)

Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklärt die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt, wenn für

Arbeitsblatt: D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen

D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen

Beim Arbeitsblatt „KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen“ wird ergänzend zu den Arbeitsblättern „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable

Video: D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)

D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)

Das Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisiert, warum neuronale Netze oft als Black

Broschuere: Der Werkzeugkasten für einen nachhaltigkeitsorientierten Berufsschulunterricht

Der Werkzeugkasten für einen nachhaltigkeitsorientierten Berufsschulunterricht

Wie gelingt es, eine zukunftsfähige Entwicklung zu gestalten, das Artensterben zu überwinden, die Klimakatastrophe abzuwenden und die Verschmutzung

Presentation: Digital-ästhetische Praxis als Empowerment: Die eigene Position stärken und Schülerinnen und Schüler zu differenzierten Wahrnehmungen befähigen

Digital-ästhetische Praxis als Empowerment: Die eigene Position stärken und Schülerinnen und Schüler zu differenzierten Wahrnehmungen befähigen

Im Mittelpunkt der Fortbildung steht das Erkunden hybrider ästhetischer Prozesse, in denen materielle (Raum, Zeit, Bewegung), analoge (Klang, Musik

Bild: Digitale Messwerterfassung – Modul in „Einsatz digitaler Medien im Physikunterricht“

Digitale Messwerterfassung – Modul in „Einsatz digitaler Medien im Physikunterricht“

Das Modul „Digitale Messwerterfassung“ ist Teil eines umfassenderen Online-Fortbildungskurses zum Thema Einsatz digitaler Medien im Physikunterricht

Presentation: Digitale Messwerterfassung im Chemieunterricht - Experimentelle Erprobung

Digitale Messwerterfassung im Chemieunterricht - Experimentelle Erprobung

Innerhalb dieses Fortbildungsbausteins erhalten Chemielehrkräfte die Möglichkeit, digitale Messwerterfassungssysteme zu erproben. Dazu stehen

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