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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine
Beim Arbeitsblatt „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine“ werden in Gruppen verschiedene Experimente zum Thema Voreingenommenheit/
Arbeitsblatt
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C9-5 Drag the Words: Beispiele für verschiedene Modelle. Quiz zum Video
Die H5P-Datei enthält ein Lückentext-Quiz zu Beispielen für verschiedene Modelle beim Maschinellen Lernen. Es gehört zum Video „C9-5 Robustheit von
Lernspiel
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C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen. Folien zum Video
Die Folien zum Video „C9-5 Robustheit von Modellen beim Maschinellen Lernen“ skizzieren Methoden, mit denen man Modelle robuster machen kann. Dazu
Präsentation
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Lehren und Lernen in der digitalen Welt | Die ergänzende Empfehlung zu Strategie „Bildung in der digitalen Welt“
Ergänzung zur Strategie der Kultusministerkonferenz „Bildung in der digitalen Welt“ (Beschluss der Kultusministerkonferenz vom 09.12.2021) Die
Handbuch
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Medien verstehen | Kapitel 9: Fotojournalismus
Das Kapitel beleuchtet die Rolle des Fotojournalismus und die Macht der Bilder in den Medien. Es wird untersucht, wie Pressefotos Geschichten erzählen
Unterrichtsbaustein
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C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen (Video)
Das Video zum Thema „C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen“ stellt verschiedene Aktivierungsfunktionen vor, die in neuronalen Netzen
Video
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Medienkompetenz für die digitale Welt Ein praktischer Wegweiser
In einer Zeit, in der neue Technologien und Künstliche Intelligenz allgegenwärtig sind, erweist sich der souveräne Umgang mit digitalen Medien als
Handbuch
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Video)
Das Video zum Thema „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ hält die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
Video
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D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)
Das Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisiert, warum neuronale Netze oft als Black
Video
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)
Das Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklärt, wie durch Hyperparameter das Training von neuronalen
Video
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (Video)
Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“ erklärt sogenannte Long Short Term Memory Netze (LSTMs). Das Video baut
Video
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C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Video)
Im Video zum Thema „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch miteinander
Video
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C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Video)
Das Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklärt, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen Netzen eignen
Video
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)
Das Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur“ erklärt die Encoder-Decoder-Architektur. Sie wird eingesetzt, wenn für
Video
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Digitale Bilder im Geographieunterricht
Bilder veranschaulichen geographische Inhalte besonders eindrücklich. Man macht sich schnell „ein Bild von der Sache“. Doch manchmal stellt sich
Bild
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C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben“ erklären, wie durch Hyperparameter das Training von
Präsentation
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Informationen und Stundenkonzept für die Lehrkraft zum Thema "Deepfakes gegen Fakten?" (PDF)
Sogenannte Deepfakes, die sich erst bei genauem Hinsehen als Fälschungen entpuppen, nutzen eine Art von Künstlicher Intelligenz, um Videoaufnahmen von
Text
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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Video)
Im Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die Basis für
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