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Video: C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Video)
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Video)
Das Video zum Thema „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ hält die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
Video
Presentation: C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)
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C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art“ beschreiben ein sehr einfaches maschinelles Lernverfahren
Präsentation
Video: C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben (Video)
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Video
Video: C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass (Video)
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C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass (Video)
Das Video zum Thema „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklärt, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen gelernt
Video
Video: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)
Das Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklärt, wie durch Hyperparameter das Training von neuronalen
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Video: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)
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C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)
Das Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklärt, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen Netzen eignen
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Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Video)
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Video)
Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklärt sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs). Das Video baut
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Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)
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Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklärt die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt, wenn für
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Arbeitsblatt: D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen
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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen
Beim Arbeitsblatt „KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen“ wird ergänzend zu den Arbeitsblättern „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable
Arbeitsblatt
Video: D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)
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Das Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisiert, warum neuronale Netze oft als Black
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Unterrichtsbaustein: Funktionsprinzip von Leuchtstofflampen
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Funktionsprinzip von Leuchtstofflampen
In Leuchtstofflampen sorgt keine Glühwendel für Licht sondern Quecksilberatome werden zum Leuchten angeregt. Quecksilber emittiert zum großen Teil UV
Unterrichtsbaustein
Unterrichtsbaustein: Ein- und Ausschalten von RL-Kreisen
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"Grundwissen, Aufgaben und Formeln zum Thema Ein- und Ausschalten von RL-Kreisen: Im linken Stromkreis befindet sich eine Elektrische Quelle mit der
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Unterrichtsbaustein: Elektrisches Feld und Feldliniendarstellung
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In der Lehre vom Magnetismus haben wir das, was im Raum um einen Magneten herrscht (nämlich die Eigenschaft, dass in dem Raum auf bestimmte
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Simulation: Induktion durch Änderung der magnetischen Feldstärke (Simulation)
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"Die Simulation ermöglicht die Untersuchung der Abhängigkeit der Induktionsspannung von der Änderung der magnetischen Feldstärke. Im ersten
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Die Simulation ermöglicht die Untersuchung der Abhängigkeit der Induktionsspannung von der Änderung der Winkelweite. Im dritten Grundversuch zur
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Unterrichtsbaustein: Induktion durch Änderung des Flächeninhalts Demonstrationsversuch
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Auf einem Metallrahmen M befinden sich drei Leiterschleifen mit verschiedenen Breiten b. Der Metallrahmen kann mit Hilfe eines Motors mit
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Bei einfacheren Stromkreisen (Mittelstufe) mit nur einer Spannungsquelle wurde die Maschenregel in der folgenden Form formuliert: Die Spannung der
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