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Interaktion: Kegel im Kegel
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Kegel im Kegel
Einem geraden Kreiskegel mit dem Grundkreisradius R und der Höhe H soll ein Kegel eingeschrieben werden, dessen Spitze im Mittelpunkt des Großkreises
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Interaktion: Kombinationen von Widerständen
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Kombinationen von Widerständen
Mit dieser Anwendung lassen sich einfache Schaltungen aus (ohmschen) Widerständen aufbauen. Oben auf der Schaltfläche befindet sich der Reset-Button
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Interaktion: Kräfteaddition
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Kräfteaddition
Kräfteaddition mit sechs variierbaren Kräften in individuelle Richtungen. Eingabewerte sind jeweils die Kräfte mit dem Winkel, indem sie auf den Punkt
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Interaktion: Magnetfeld eines Stabmagneten
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Magnetfeld eines Stabmagneten
Das Magnetfeld eines stabförmigen Dauermagneten kann mithilfe einer Magnetnadel untersucht werden. Die Magnetpole von Stabmagnet und Magnetnadel sind
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Interaktion: Modul "Abschluss" | Übung 2 (H5P)
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Modul "Abschluss" | Übung 2 (H5P)
Nach verschiedenen Übungen zum Thema Digitalisierung haben die Teilnehmer zum Abschluss eines Workshops die Chance sich kreativ mit den gelernten
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Interaktion: Monte Carlo - Methode für Pi
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Monte Carlo - Methode für Pi
Die Zahl Pi kann auch durch ein Zufallsexperiment nach der Monte-Carlo-Methode näherungsweise bestimmt werden. Dazu werden Punkte zufällig auf einem
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Interaktion: mooveBS Mathematik – Handyweitwurf: Ermitteln Sie den Sieger!
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mooveBS Mathematik – Handyweitwurf: Ermitteln Sie den Sieger!
Dieser Moodlekurs hat das Lösen von quadratischen Gleichungen mit verschiedenen Lösungsverfahren zum Gegenstand. Als motivierendes Einstiegsbeispiel
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 2)
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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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