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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Die lineare Regression" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Unterrichtsplanung: Szenario 6: KI als Inhalt und Instrument für eine Projektarbeit
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Szenario 6: KI als Inhalt und Instrument für eine Projektarbeit
Die Datei enthält ein Szenario für partizipativen KI-Einsatz: Die Lernenden bearbeiten ein KI-bezogenes Projekt. Sie führen Recherchen durch und
Unterrichtsplanung
Arbeitsblatt: D1 Datenschutz - Arbeitsblatt: Datenbroker
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D1 Datenschutz - Arbeitsblatt: Datenbroker
Beim Arbeitsblatt „Datenbroker“ geht es um Unternehmen, die mit Daten handeln. Dieses Arbeitsblatt ist Teil des Lehrmaterials für die
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Presentation: D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Folien zum Video)
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D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Folien zum Video)
Die Folien zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisieren, warum neuronale Netze oft als
Präsentation
Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 2)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 1)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Ausreißerbehandlung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Ausreißerbehandlung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.
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Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 2)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 1)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression" aus der Sektion “Metriken für eine Klassifikation”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression" aus der Sektion “Metriken für eine Klassifikation”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression" aus der Sektion “Metriken für eine Klassifikation”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression" aus der Sektion “Metriken für eine Klassifikation”.
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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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