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Veranstaltungen

Rahmenlehrpläne

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

Lernspiel: Mensch, Maschine! - Wer zeigt hier wem den Weg?

Mensch, Maschine! - Wer zeigt hier wem den Weg?

Dieses Unterrichtsmaterial behandelt eine Variante von Bauernschach, bei der Schülerinnen und Schüler selbst spielen und auch einen maschinellen

Unterrichtsbaustein: Unterrichtseinheit "Medienkompetenz stärken: Eine Auseinandersetzung mit dem Thema Fake News"

Unterrichtseinheit "Medienkompetenz stärken: Eine Auseinandersetzung mit dem Thema Fake News"

Der entwickelte Unterrichtsvorschlag bietet eine Möglichkeit, wie eine ergänzende Auseinandersetzung mit dem Thema Fake News im Fachunterricht der

Unterrichtsbaustein

Unterrichtsbaustein: Wenn Algorithmen Entscheidungen treffen: Chance oder Risiko?

Wenn Algorithmen Entscheidungen treffen: Chance oder Risiko?

Das Thema Algorithmen ist aufgrund der Aktualität und der Herausforderungen der Digitalisierung politisch bedeutsam und hat einen direkten Bezug zur

Unterrichtsbaustein

Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (Aufgabe 1)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 05 | Clustering vs. Klassifikation (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Clustering vs. Klassifikation" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 2)

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

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Pseudonymisierung und Anonymisierung (Aufgabe 1)

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

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (Aufgabe 1)

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

Entdeckendes: Lernsituation - Nutzung GenAI bei der Personaleinsatzplanung

Lernsituation - Nutzung GenAI bei der Personaleinsatzplanung

Diese Lernsituation entstand im Rahmen der phasenübergreifenden Fortbildung „Lernsituationen digital transformieren und gestalten“ und richtet sich an

Entdeckendes Lernen

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 3)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 2)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose" aus der Sektion “Prognosemodelle

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 1)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose" aus der Sektion “Prognosemodelle

Interaktion: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (Aufgabe 1)

Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (2) (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling mit Clustering (2)" aus Woche 12.

Video: Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)

Woche 13 | Daten | Datenaugmentierung (MP4)

In diesem Video lernst du das Prinzip der Datenaugmentierung kennen. Du siehst einige Beispiele von Augmentierung und erfährst, wozu sie eigentlich

Kurs: Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 13 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 13 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der

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