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Rahmenlehrpläne

Presentation: C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Folien zum Video)

C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt“ erklären die Entropie. Sie ist ein Maß für „Unordnung“ oder Unsicherheit und

Presentation: C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)

C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ halten die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook

Presentation: C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben. (Folien zum Video)

C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben. (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“ beschreiben Neuronen als den

Presentation: C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)

C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklären, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen

Presentation: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)

C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)

Die Folien zum Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklären, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen

Unterrichtsbaustein: BBNE für Fachinformatiker/innen - Foliensammlung

BBNE für Fachinformatiker/innen - Foliensammlung

Foliensammlung zur Diskussion von Zielkonflikten und wichtigen Nachhaltigkeitstemen in dem Berufsbild. Das Material liegt als PDF-Handreichung mit

Unterrichtsbaustein

Handreichung: BBNE für Fachinformatiker/innen - Handreichung

BBNE für Fachinformatiker/innen - Handreichung

Handreichung zur Diskussion von Zielkonflikten und wichtigen Nachhaltigkeitstemen in dem Berufsbild. Das Material liegt als PDF-Handreichung mit

Handbuch: Lernfabriken an beruflichen Schulen

Lernfabriken an beruflichen Schulen

Das Handbuch beschäftigt sich mit Lernfabriken an beruflichen Schulen. Es hat fünf Kapitel: 1) Lernfabriken in der akademischen, betrieblichen und

Handbuch: Schulische Lernfabriken Rahmentext

Schulische Lernfabriken Rahmentext

Dieser Text ist die Grundlage zur Erarbeitung des Themas „Schulische Lernfabriken“. Es werden Merkmale von Lernfabriken sowie verschiedene

Lernspiel: C7-2 Single Choice: Hyperbeltangens (Quiz zum Video)

C7-2 Single Choice: Hyperbeltangens (Quiz zum Video)

Das Quiz gehört zum Video zum Thema „C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen“.

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (MP4)

In diesem Video befassen wir uns nun genauer mit dem k-nearest neighbours Verfahren und insbesondere den Distanzmaßen, auf denen es beruht und die uns

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

In diesem Video-Transkript befassen wir uns nun genauer mit dem k-nearest neighbours Verfahren und insbesondere den Distanzmaßen, auf denen es beruht

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 3)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”? (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Woher kommt die Bezeichnung „Convolutional”?" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

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