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B5-2 Verschlüsselung - Arbeitsblatt: Verschlüsselung mit einer Ersetzungstabelle
Beim Arbeitsblatt „B5-2 Arbeitsblatt: Verschlüsselung mit einer Ersetzungstabelle“ probiert man mithilfe des Jupyter Notebooks „Monoalphabetische
Arbeitsblatt
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B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor (Video)
Das Video „B6 Tensoren in Python - Vom Vektor zur Matrix zum Tensor“ beschreibt Tensoren als typischen Input in neuronale Netze. Es wird erklärt, was
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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Professorin Abschlussprüfung
Die Datei enthält den didaktischen Megaprompt und die schulisch-didaktische Kontextualisierung für einen KI-Lernpartner. Mit diesem Agenten können zu
Unterrichtsplanung
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C8-4 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 1: Intrinsische Evaluierung (Video)
Das Video „C8-4 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 1: Intrinsische Evaluierung“ bespricht am Beispiel der sogenannten Silhouette, wie man die
Video
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Leitfaden für Lehrkräfte zur Nutzung von ChatGPT
Herzlich Willkommen zu diesem kleinen pädagogischen Leitfaden, der in die Nutzung des Generative Pre-trained Transformer, kurz ChatGPT, einführt
Handbuch
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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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C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting? (Video)
Das Video „C9-1 Overfitting - Teil 1: Wie erkennt und vermeidet man Overfitting?“ erklärt, wie man Overfitting erkennen und vermeiden kann
Video
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C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout (Video)
Das Video „C9-2 Overfitting - Teil 2: Dropout“ erklärt das Konzept von Dropout zur Vermeidung von Overfitting bei neuronalen Netzen. Es baut auf das
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
Mediathek
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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Kipppunkte und kaskadische Kippdynamiken im Klimasystem - Factsheet
Dieses Factsheet fasst die Ergebnisse und den Inhalt des Hintergrundpapiers zum Vorhaben „Kippunkte und kaskadische Kippdynamiken im Klimasystem –
Broschüre
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C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution (Video)
Das Video „C7-7 Convolutional Neural Networks - Teil 1: 1D-Konvolution“ erklärt, wie eine Konvolutionsschicht in neuronalen Netzwerken funktioniert
Video
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C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung (Video)
Das Video „C8-5 Clusteranalyse - Evaluierung - Teil 2: Extrinsische Evaluierung“ erklärt die extrinsische Evaluierung von Clusteranalysen für den Fall
Video
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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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Feinentwurf, Umsetzung und Dokumentation eines Sitzplatzreservierungssystems für ein Kino
In der Lernsituation 11.3 erfolgt die Realisierung eines Kinosaal-Sitzplatzreservierungssystems basierend auf dem Pflichtenheft, den User-Stories und
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