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Merkblatt: Textgenerative Künstliche Intelligenz (KI) als Unterstützung für Lehrkräfte

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Diese Fortbildung behandelt folgende Themen: a.) Grundverständnis für text-generative KI und ihre Grenzen; b.) Praxisnahe Einführung in Prompt

Video: Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (MP4)

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In diesem Video geht es um die Generierung von Medien mit Hilfe von KI. Wir schauen uns mögliche Anwendungsszenarien, aber auch Risiken und Grenzen

Kurs: Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (PDF)

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Text: Effektives Prompting in der Ausbildung - Frameworks für das Prompting

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Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann Lehrkräfte in der beruflichen Bildung in vielerlei Hinsicht unterstützen. Eine der zentralen

Text: DeutschGPT - Deutschunterricht im Dialog mit Künstlicher Intelligenz

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Wer aktuell den Blick in den Deutschunterricht wirft, findet bei oberflächlicher Betrachtung trotz der bahnbrechenden Neuerungen, die generative

Unterrichtsbaustein: KI-generierte Beispieltexte für Geschichten und Biografien

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Bei dieser Aktivität werden die Schüler*innen mit einigen der generativen Sprachmodelle (oder Chatbots) im Internet experimentieren. Dabei kann die

Unterrichtsbaustein

Presentation: KI-Tools handlungs- und berufsorientiert in der kaufmännischen Unterrichtsarbeit einsetzen

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Das Fortbildungsmodul für Lehrkräfte nimmt die handlungsorientierte Gestaltung von digital gestütztem Wirtschaftsunterricht in den Blick. Dem Einsatz

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)

Du kennst jetzt die confusion matrix, anhand derer wir nun Maße zur Beurteilung der Prognosegenauigkeit ableiten können. In diesem Video lernst du

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 1)

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

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 2)

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

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 4)

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

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (Aufgabe 3)

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

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (PDF)

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Alle reden über ChatGPT. Doch was ist das eigentlich? Und welchen Einfluss hat der KI-Chatbot auf unser Leben? Das erklärt Aljoscha Burchardt vom

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 3)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 2)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 06 | Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen (Aufgabe 1)

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Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Wie gut ist mein Modell? Bewertung von Bildklassifikationsmodellen" aus der Sektion “Bildklassifikation

Interaktion: Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (Aufgabe 2)

Woche 14 | Theorie | Generative Modelle, Einführung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Generative Modelle, Einführung" aus Woche 14.

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