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15 Fragen 15 Minuten - Infotext
Das Format "15 Fragen 15 Minuten" zielt auf die Stärkung des selbststänidgen und autonomen Lernens am Schüler:innenseite. Schüler:innen erhalten 15
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Projektziele - Arbeitsblatt
Diese Vorlage kann Schüler:innen dazu dienen, ihre Lern- und Projektziele zu formulieren.
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Woche 2 | Daten | Textvorverarbeitung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Textvorverarbeitung" aus Woche 2.
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Woche 3 | Daten | Vorverarbeitung von strukturierten Daten (MP4)
In diesem Video lernst du, worauf du beim Bereinigen deiner Daten achten musst. Du lernst einige Fehlerquellen sowie mögliche Behebungsstrategien
Video
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Woche 13 | Programmierung | Bildverarbeitung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 1" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 1" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 1" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 1 (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 1" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der vierten
Video
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter-
Kurs
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Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (PDF)
In diesem Video-Transkript widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen
Kurs
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A Teacher's Prompt Guide to ChatGPT
Welcome to this short instructional teachers guide to using ChatGPT. ChatGPT is a powerful tool that can help teachers enhance student learning -
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Explainable, Hybrid, Robust AI | 04 | Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Modellauswahl zur Klassifikation von Sentiment" aus der Sektion “Explainable, Hybrid, Robust AI”.
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