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Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

Kurs: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Kurs: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

In diesem Video-Skript beschreiben wir, was eigentlich eine Klassifikation ist. Zudem stellen wir ein einfaches Klassifikations-Verfahren aus dem

Video: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (MP4)

Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (MP4)

In diesem Video beschreiben wir, was eigentlich eine Klassifikation ist. Zudem stellen wir ein einfaches Klassifikations-Verfahren aus dem supervised

Video: Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)

Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)

In diesem Video wird dir gezeigt, wie du in Python mit dem Modul Scikit-learn ein Entscheidungsbaummodell erstellen kannst. Mithilfe des Wine

Kurs: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (PDF)

Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es um die Anwendung des Clusterings zur Erkennung von Bilanzfälschungen. Du erfährst, welchen Herausforderungen man

Kurs: Woche 9 | Theorie | k-means Clustering (PDF)

Woche 9 | Theorie | k-means Clustering (PDF)

In diesem Video-Transkript beschreiben wir, was eigentlich Clustering ist. Zudem stellen wir ein beliebtes Clustering-Verfahren aus dem unsupervised

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

Unterrichtsbaustein: Gruppenarbeit: Daten würfeln

Gruppenarbeit: Daten würfeln

Die Schüler*innen arbeiten in Zweiergruppen. Sie würfeln mit zwei Würfeln und halten die Augensummen mit Strichlisten fest. Sie sollten etwa zehn

Unterrichtsbaustein

Unterrichtsplanung: Modul 3 | Selbstfahrende Autos – realistisch und sinnvoll?

Modul 3 | Selbstfahrende Autos – realistisch und sinnvoll?

Selbstfahrende Autos sind die mobile Zukunft – dies hört man seit einigen Jahren aus Unternehmen, Verbänden und teils auch der Politik. Doch was genau

Unterrichtsplanung

Unterrichtsplanung: Szenario 7: KI als Chance: Gegenrede – Argumentationstraining gegen Hassrede

Szenario 7: KI als Chance: Gegenrede – Argumentationstraining gegen Hassrede

Die Datei enthält ein Szenario für partizipativen KI-Einsatz: Die Schüler:innen setzen sich mit Hassrede auseinander. Mithilfe eines KI-Chatbots

Unterrichtsplanung

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 3)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 2)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 09 | U-Net Architektur (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "U-Net Architektur" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 11 | Computersehen für die Kunstgeschichte (Aufgabe 1)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 11 | Computersehen für die Kunstgeschichte (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Computersehen für die Kunstgeschichte" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.

Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 2)

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”.

Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 1)

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”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

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