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G1-2 Einführung in das Software Engineering: Teil 2 - Szenario: Recommender System (Video)
Das Video „G1-2 Einführung in das Software Engineering: Teil 2 - Szenario: Recommender System“ führt als Beispielszenario für die Softwareentwicklung
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C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Video)
Das Video zum Thema „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklärt, wie der Algorithmus zum Training von Klassifikationsbäumen
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Pflege in Krisen und Katastrophen Band 1: Handbuch Lehrende
Mit dem Projekt „MODINA – Krisenresilienz durch Pflegekompetenz" (Modul Desaster Nursing in der Ausbildung) wurde im Auftrag des Bundesinstituts für
Handbuch
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C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung (Video)
Das Video „C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung“ erklärt das Problem der internen Kovariatenverschiebung und erläutert Batch-Normalisierung
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G3-5 Software-Design und -Architektur: Teil 5 - Deployment-Strategien (Video)
Das Video „G3-5 Software-Design und -Architektur: Teil 5 - Deployment-Strategien“ bespricht verschiedene Strategien, die Komponenten einer Software
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C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen (Video)
Das Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen“ skizziert Methoden, mit denen man Modelle robuster machen kann. Dazu gehören Data
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B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen“ lernt man, mithilfe von Python Daten einzulesen und als
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C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Scatterplots (Streudiagramme) für
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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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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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C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen
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A5 Praxisprojekt - Arbeitsblatt Teachable Machine
Beim Arbeitsblatt zum Thema „A5 Arbeitsblatt Teachable Machine“ gestalten Lernende in Gruppen eigene kleine Projekte mit Googles Teachable Machine
Arbeitsblatt
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D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN
Im Jupyter Notebook zum Thema „D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN“ geht es um die Erklärbarkeit von neuronalen
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