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Rahmenlehrpläne

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".

Presentation: Digitale Souveränität im Umgang mit KI im Literaturunterricht

Digitale Souveränität im Umgang mit KI im Literaturunterricht

In dieser Fortbildung lernen die Teilnehmenden, welche Möglichkeiten generative KI wie ChatGPT oder die in Bildungskontexten häufig eingesetzten

Bild: Touching Music - Klassenmusizieren und musikalisches Körpererleben als Zugang zu postdigitalen Musikkulturen

Touching Music - Klassenmusizieren und musikalisches Körpererleben als Zugang zu postdigitalen Musikkulturen

Dieses Nutzungskonzept richtet sich an Fortbildner:innen, Fachberater:innen, Multimedia-berater:innen, Multiplika-tor:innen sowie Mitarbeiter:innen an

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (MP4)

Du kennst nun unseren Anwendungsfall und weißt, dass es in diesem Themenblock um Prognosemodelle geht und diese auf Verfahren des überwachten

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (PDF)

Du kennst nun unseren Anwendungsfall und weißt, dass es in diesem Themenblock um Prognosemodelle geht und diese auf Verfahren des überwachten

Lernkontrolle: Learning Analytics

Learning Analytics

Learning Analytics beschreibt eine responsive Gestaltung von Lernprozessen, wobei didaktische Aspekte und Möglichkeiten für lehr-lernbezogene

Merkblatt: Lernwege mit Portfolioarbeit begleiten – analog, digital oder KI-gestützt

Lernwege mit Portfolioarbeit begleiten – analog, digital oder KI-gestützt

Im Rahmen des vom Kompetenzverbund DiSo und DiäS wurde ein Fortbildungskonzept entwickelt, das sich mit grundlegenden Portfolioansätzen

Bild: Digitale Bilder im Geographieunterricht

Digitale Bilder im Geographieunterricht

Bilder veranschaulichen geographische Inhalte besonders eindrücklich. Man macht sich schnell „ein Bild von der Sache“. Doch manchmal stellt sich

Entdeckendes: Gesundheitsförderung im Sportunterricht mit digitalen Medien

Gesundheitsförderung im Sportunterricht mit digitalen Medien

Die Fortbildung zeigt praxisnah, wie Tablets, Wearables und Apps im Sportunterricht zur Förderung von Gesundheitskompetenz und selbstständiger

Entdeckendes Lernen

Presentation: Journalismus in der digitalen Welt

Journalismus in der digitalen Welt

In dieser Fortbildung lernen die Teilnehmenden, welche Möglichkeiten ein digital-gestützter Deutschunterricht bietet, um Schüler:innen dabei zu

Unterrichtsbaustein: Medien verstehen | Kapitel 12: Künstliche Intelligenz in der Schule

Medien verstehen | Kapitel 12: Künstliche Intelligenz in der Schule

Das Kapitel untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im schulischen Kontext und bietet eine Vielzahl von Anregungen und Projekten für

Unterrichtsbaustein

Kurs: Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Unterrichts- und Schulentwicklung am Beispiel von ChatGPT

Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Unterrichts- und Schulentwicklung am Beispiel von ChatGPT

Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) für schulische Lehr- und Lernprozesse hat im Zuge digitaler Transformationsprozesse stark zugenommen

Kurs: Digitale Text- und Kommunikations- Souveränität in den Fächern sprachlicher Bildung

Digitale Text- und Kommunikations- Souveränität in den Fächern sprachlicher Bildung

Die Fortbildung „Digitale Text- und Kommunikationssouveränität in den Fächern sprachlicher Bildung“ aus dem Verbundsprojekt DigiNICs richtet sich an

Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (PDF)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (PDF)

Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)

Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem

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