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Broschuere: KORN Zeitschrift: Der Ressourcen-Check – Arbeitsheft
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KORN Zeitschrift: Der Ressourcen-Check – Arbeitsheft
Diese Datei enthält ein Magazin für Auszubildende zum Thema Ressourcenschonende Getreideverarbeitung aus dem Modellversuch Korn-Scout im
Broschüre
Video: A1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind (Video)
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A1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind (Video)
Das Video zum Thema "A 1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind" erklärt, wie man beim Maschinellen Lernen aus Daten Wissen gewinnt, und
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Video: B5-3 Verschlüsselung nach Vigenère - Das stärkste historische Verfahren (Video)
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B5-3 Verschlüsselung nach Vigenère - Das stärkste historische Verfahren (Video)
Das Video „B5-3 Verschlüsselung nach Vigenère - Das stärkste historische Verfahren“ zeigt, wie man Texte mit dem Vigenère-Verfahren verschlüsseln kann
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Video: G1-2 Einführung in das Software Engineering: Teil 2 - Szenario: Recommender System (Video)
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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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Video: C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Video)
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C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Video)
Das Video zum Thema „C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art“ beschreibt ein sehr einfaches maschinelles Lernverfahren
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Video: C9-4 Overfitting - Teil 4: Batch-Normalisierung (Video)
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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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Video: G3-5 Software-Design und -Architektur: Teil 5 - Deployment-Strategien (Video)
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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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Video: C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Video)
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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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Video: C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen (Video)
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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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Sonstiges: B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen
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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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Sonstiges: C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
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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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Sonstiges: C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
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In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
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Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
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Arbeitsblatt: A5 Praxisprojekt - Arbeitsblatt Teachable Machine
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Beim Arbeitsblatt zum Thema „A5 Arbeitsblatt Teachable Machine“ gestalten Lernende in Gruppen eigene kleine Projekte mit Googles Teachable Machine
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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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