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Arbeitsblatt: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 4: Reinforcement Learning (DOCX)
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KI programmieren im Informatikunterricht Teil 4: Reinforcement Learning (DOCX)
In dieser Lernaufgabe lernen die Schülerinnen und Schüler den Ablauf beim Reinforcement Learning. Im Anschluss können sie eigene Projekte durchführen
Arbeitsblatt
Ländermaterial
Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (MP4)
In diesem Video haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die Normalisierung
Video
Kurs: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (PDF)
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Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Weitere Techniken des Feature Engineerings (PDF)
In diesem Video-Transkript haben wir noch weitere Techniken des Feature Engineerings zusammengefasst. Besonders wichtig ist in diesem Video die
Kurs
Arbeitsblatt: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 5: Teachable Machine (PDF)
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KI programmieren im Informatikunterricht Teil 5: Teachable Machine (PDF)
Diese Lernaufgabe führt in die Arbeit mit „Teachable Machine“ ein, einer Online-Umgebung zum einfachen Training von neuronalen Netzen. Die Aufgabe
Arbeitsblatt
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Arbeitsblatt: KI programmieren im Informatikunterricht Teil 5: Teachable Machine (DOCX)
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Diese Lernaufgabe führt in die Arbeit mit „Teachable Machine“ ein, einer Online-Umgebung zum einfachen Training von neuronalen Netzen. Die Aufgabe
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Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (Aufgabe 3)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluation und Interpretation Topic Models" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum
Interaktion
Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (Aufgabe 2)
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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluation und Interpretation Topic Models" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum
Interaktion
Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (Aufgabe 1)
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluation und Interpretation Topic Models" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum
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Video: C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Video)
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Das Video zum Thema „C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte?“ vermitttelt, dass sich Datenpunkte ähnlich sind, wenn
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Presentation: A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem? (Folien zum Video)
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Die Folien zum Video „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“ erklären, was ein Algorithmus ist. Es wird gezeigt, wie man Algorithmen beschreiben
Präsentation
Lernspiel: A3 Drag and drop: Flowchart für die Berechnung des Mittelwerts (Quiz zum Video)
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Das Quiz gehört zum Video „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“.
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Lernspiel: A3 Sort the paragraphs: Algorithmus zur Berechnung der Anzahl von Elementen (Quiz zum Video)
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Lernspiel: A3 Sort the paragraphs: Algorithmus zur Berechnung des Minimums (Quiz zum Video)
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Kurs: Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (PDF)
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Generative Modelle | 02 | Über Generative Modelle sprechen (PDF)
Bei jeder Einführung von neuer Technik fällt es uns am Anfang schwer die richtigen Worte zu finden. In diesem Abschnitt geht es nun genau darum. Nach
Kurs
Lernspiel: C2-2 Single Choice: Standardabweichung der Kelchblattlängen - Jupyter Notebook (Quiz zum Video)
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Beim Quiz 5 zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ kann man die Lösung zur Aufgabe aus dem Jupyter Notebook
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Sonstiges: B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
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In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren
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