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Umfrage unter Lehrkräften: European Teacher Survey 2026
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HubbS-Redaktion
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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
Sonstiges
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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
Sonstiges
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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
Sonstiges
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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
Sonstiges
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C2-1 Drag and Drop: Welche Daten gehören zu welcher Irisart? (Quiz zum Jupyter Notebook)
Beim Quiz 2 zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ kann man die Lösung zur Aufgabe „Irisarten bestimmen“ aus dem Jupyter Notebook
Lernspiel
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C2-1 Multiple Choice: Beziehung zwischen Kronblattmaßen bei Iris (Quiz zum Video)
Beim Quiz 1 zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ soll man aus einem Streudiagramm auf die Beziehung verschiedener Eigenschaften
Lernspiel
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C2-1 Multiple Choice: Eigenschaften zur Unterscheidung der Arten (Quiz zum Video)
Beim Quiz 4 zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ soll man mithilfe eines Streudiagramms beantworten, welche Eigenschaften
Lernspiel
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C2-1 Multiple Choice: Irisart klassifizieren (Quiz zum Video)
Beim Quiz 3 zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ soll man mithilfe eines Streudiagramms einen neuen Datenpunkt klassifizieren. Es
Lernspiel
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C2-1 Multiple Choice: Zusammenhang zwischen Bewölkung und Höchsttemperatur (Quiz zum Video)
Beim Quiz 6 zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ soll man aus einem Streudiagramm Muster ablesen. Es dient außerdem dazu, die
Lernspiel
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C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigen, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
Präsentation
Mediathek
C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigen, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass
Präsentation
Mediathek
C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigen Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen
Präsentation
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C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Folien zum Video)
In den Folien zum Video „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch
Präsentation
Mediathek
C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklären die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit
Präsentation
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C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte?“ vermitteln, dass sich Datenpunkte ähnlich sind, wenn
Präsentation
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Folien zum Video)
In den Folien zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die
Präsentation
Mediathek
C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklären sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs)
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