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Video: C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)

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Das Video zum Thema „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklärt die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit

Video: C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Video)

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Das Video zum Thema „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklärt, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training

Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)

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In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)“

Video: C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Video)

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Das Video zum Thema „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigt, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass

Video: C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Video)

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Das Video zum Thema „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigt Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen

Video: A1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind (Video)

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Das Video zum Thema "A 1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind" erklärt, wie man beim Maschinellen Lernen aus Daten Wissen gewinnt, und

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Video: A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem? (Video)

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Dieses Video zum Thema „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“ erklärt, was ein Algorithmus ist. Es wird gezeigt, wie man Algorithmen beschreiben

Arbeitsblatt: A5 Praxisprojekt - Arbeitsblatt Teachable Machine

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Beim Arbeitsblatt zum Thema „A5 Arbeitsblatt Teachable Machine“ gestalten Lernende in Gruppen eigene kleine Projekte mit Googles Teachable Machine

Video: B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten? (Video)

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Video: C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Video)

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Sonstiges: C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn

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In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn“ wird gezeigt, wie man in der Praxis den Abstand (die

Junge Frau arbeitet am Laptop

Analyse der geltenden KI-Regelwerke für Lehrkräfte

Die Deutsche Telekom Stiftung bietet im „Trendmonitor Spezial“ einen Überblick über die geltenden KI-Regelungen: Welche gibt es? Was regeln sie? Und

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Sonstiges: C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn

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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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Künstliche Intelligenz und menschliche Intelligenz

KI-Zusatzqualifikation an Berufsschule in Ellwangen

Azubis in gewerblichen und kaufmännischen Berufen erhalten grundlegende Kenntnisse über die Funktionsweise von KI-Systemen.

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In diesem Jupyter Notebook zum Thema „B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen“ lernt man, mithilfe von Python Daten einzulesen und als

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