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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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C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Scatterplots (Streudiagramme) für
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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
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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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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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News
Hermann-Schmidt-Preis 2025: Jetzt mit KI-Projekt bewerben
Das diesjährige Wettbewerbsthema lautet „KI in der beruflichen Bildung – Innovationen für Aus- und Weiterbildung“.
HubbS-Redaktion
News
Berufsschul-Digi-Teams: Fünf Projekte erhalten 50.000 Euro
Förderung von Hochschulprojekten zur digitalen Kompetenzstärkung in der beruflichen Lehrkräftebildung
HubbS-Redaktion
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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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News
SPERLE Fachtag – KI zur Unterstützung im Berufsschulunterricht
Ein Aufruf an Lehrkräfte, sich im Bereich künstliche Intelligenz weiterzubilden
HubbS-Redaktion
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G5-5 Testen von KI-Systemen: Teil 5 - Tests für KI-Systeme. Folien zum Video
Die Folien zum Video „G5-5 Testen von KI-Systemen: Teil 5 - Tests für KI-Systeme“ erläutern Qualitätsmerkmale, die insbesondere für KI-Systeme
Präsentation
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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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G2-6 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 6 - Anforderungen an KI-basierte Systeme. Folien zum Video
In den Folien zum Video „G2-6 Einführung in das Requirement Engineering: Teil 6 - Anforderungen an KI-basierte Systeme“ werden die besonderen
Präsentation
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G2-5 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 5 - Anforderungsanalyse für KI-basierte Systeme. Folien zum Video
Die Folien zum Video „G2-5 Einführung in das Requirements Engineering: Teil 5 - Anforderungsanalyse für KI-basierte Systeme“ vergleichen klassische
Präsentation
News
Forschungsprojekt KoDiA geht in die Verlängerung
„Kompetenzen für die digitale Arbeitswelt (KoDiA)“ untersucht, wie gut Auszubildende auf die digitale Arbeitswelt vorbereitet sind – und welche Rolle
HubbS-Redaktion
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