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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
Sonstiges
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
Sonstiges
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
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Modul 5 | Künstliche Intelligenz ‒ ethische und praktische Fragen | Unterrichtsstunde 2
Der zunehmende Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) auf immer mehr Lebensbereiche stellt uns vor eine Reihe an ethischen Fragen und praktischen
Unterrichtsplanung
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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
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B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren
Sonstiges
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C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Mittelwert
Sonstiges
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C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training
Sonstiges
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C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen
Sonstiges
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C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, Daten zur Anpassung eines linearen
Sonstiges
News
Künstliche Intelligenz in der Schule
Die Bildungsministerkonferenz hat ihre Handlungsempfehlung zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz in schulischen Bildungsprozessen veröffentlicht.
HubbS-Redaktion
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Digital-ästhetische Praxis als Empowerment: Die eigene Position stärken und Schülerinnen und Schüler zu differenzierten Wahrnehmungen befähigen
Im Mittelpunkt der Fortbildung steht das Erkunden hybrider ästhetischer Prozesse, in denen materielle (Raum, Zeit, Bewegung), analoge (Klang, Musik
Präsentation, Kurs, Text, Anleitung
Im Fokus
Künstliche Intelligenz in der Berufsausbildung
Kann künstliche Intelligenz die berufliche Ausbildung verbessern? Oder stellt sie eher eine Gefahr dar für die Zukunft vieler Arbeitenden? Eine kurze
HubbS-Redaktion
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Digitale Text- und Kommunikations- Souveränität in den Fächern sprachlicher Bildung
Die Fortbildung „Digitale Text- und Kommunikationssouveränität in den Fächern sprachlicher Bildung“ aus dem Verbundsprojekt DigiNICs richtet sich an
Kurs
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C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, multiple lineare Regression in Python
Sonstiges
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C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung“ wird die Kreuzvalidierung am Beispiel des Parametertuning für einen
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Trendmonitor Spezial: Regelwerke zu KI an Schulen
Die Untersuchung informiert darüber, welche Regelungen es zum Einsatz von KI an Schulen derzeit bereits gibt und was genau Lehrkräfte und
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