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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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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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Arbeitsplätze nach Kundenwunsch ausstatten: Lernerfolgskontrolle (ZIP-Datei)
Die Lernerfolgskontrolle enthält Aufgaben zur Ausstattung neuer Büroräume mit PCs und zur Einrichtung der Netzwerkinfrastruktur für ein Lager. Dabei
Lernkontrolle
Ländermaterial
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Defibrillator
Illustration eines Defibrillators der mittels elektrischer Impulse die Herzmuskeln wieder in einem Zustand versetzt in dem das natürliche
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Adressaten der Geldpolitik
Diese Datei stellt in einer Grafik die Adressaten der Geldpolitik dar. Die Infografik ist dem Buch "Geld- und Geldpolitik" entnommen. Sie steht im PNG
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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: 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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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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Biases beim Maschinellen Lernen: Welche Auswirkungen haben verzerrte Trainingsdaten?
Dieses vom KI-Campus produzierte Video beschäftigt sich mit folgenden Fragen: Wie funktioniert der Trainingsprozess von KI-Systemen? Was gibt es dabei
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Anleihekaufprogramme und quantitative Lockerung (Unterrichtsvorlage zum Erklärfilm)
Anleihekäufe können eine geldpolitische Maßnahme sein, um in einem Niedrigzinsumfeld die Inflationsrate auf das gewünschte Niveau zu heben. Die Datei
Arbeitsblatt
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 02 | Interpretable Machine Learning (PDF)
Heute wollen wir einen Blick in die Welt der künstlichen Intelligenz werfen und uns dabei auf einen wichtigen Aspekt konzentrieren, die Art und Weise
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 02 | Interpretable Machine Learning (MP4)
Heute wollen wir einen Blick in die Welt der künstlichen Intelligenz werfen und uns dabei auf einen wichtigen Aspekt konzentrieren, die Art und Weise
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Handreichung: Erstellung didaktischer KI-Agenten für den Mathematikunterricht
Die Handreichung enthält eine Erklärung, was didaktische KI-Agenten sind, und eine Anleitung zur Erstellung solcher KI-Agenten. Es wird erläutert, wie
Unterrichtsplanung
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 01 | Einführung (MP4)
Herzlich willkommen zum Themenblock “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”! In diesem Themenblock beschäftigen wir uns anhand von zwei
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