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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
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Digitale Spiele auf Barrierefreiheit testen. Kinder und Jugendliche als Expert*innen - Barrierefreiheit erlebbar machen | Medienpädagogik | zip
Dieser Vortrag war Teil des Projekts InclusiveGameLab, das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördert wurde. Das
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Umfrage unter Lehrkräften: European Teacher Survey 2026
Machen Sie mit bei Europas größter Lehrkräftebefragung!
HubbS-Redaktion
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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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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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Zeig mir doch mal was du spielst. Einblick in die digitale Spielewelt bekommen - Kinder und Jugendliche als Expert*innen schätzen | Medienpädagogik | docx
Dieser Vortrag war Teil des Projekts InclusiveGameLab, das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördert wurde. Das
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Arbeiten 4.0 – wie sieht die zukünftige Arbeitswelt aus?
Vernetzt, digital, flexibel: Seit Beginn des 21. Jahrhunderts erleben wir einen rasanten Wandel der Arbeitswelt. Nicht nur die Produktionsabläufe
Unterrichtsbaustein
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Auch Selbstorganisation braucht Struktur
Das Modell SPARK im Unterricht an der Berufsschule für Detailhandel und Pharmazie Zürich (BSDPZ)
Rico Largiadèr, Christoph Städeli
Pharmazeutisch-kaufmännischer Angestellter (m/w/d)
Im Fokus
Herausforderungen bei der Integration generativer Künstlicher Intelligenz in die Berufsbildung
Eine häufige Nutzung generativer Künstlicher Intelligenz (GenKI) im Unterricht korreliert laut subjektiver Einschätzung der Lernenden mit besserem
Tessa Consoli, Dominik Petko, Philipp Gonon, Alberto Cattaneo
Im Fokus
EU-Regeln zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unterricht
Was bedeuten sie für Berufliche Schulen und Lehrkräfte?
HubbS-Redaktion
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Vielfalt im Kinderschutz | Reflexionskarten
Das vorliegende Reflexionskartenset zum Thema „Vielfalt im Kinderschutz“ soll Teams dabei unterstützen, einen ersten oder erweiterten Austausch über
Handreichung
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