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C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Video)
Das Video zum Thema „C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte?“ vermitttelt, dass sich Datenpunkte ähnlich sind, wenn
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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C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Video)
Im Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze“ geht es um rekurrente neuronale Netze (RNNs). Sie sind die Basis für
Video
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Set aus 32 taktilen Linealen (20 cm) (zip-Datei)
Dies ist eine zip-Datei mit einer Druckdatei zu einem 20 cm langem Lineal, welches in 1 cm Einheiten gegliedert ist. Punkte markieren die Zentimeter
Entdeckendes Lernen
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Steuerung eines Luftreinigers planen und realisieren
Diese Lernsituation ist Bestandteil einer Sammlung von Lernsituationen für die elektrotechnischen Handwerksberufe gemäß der Rahmenlehrpläne
Unterrichtsplanung
Ländermaterial
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C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Video)
Das Video zum Thema „C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art“ beschreibt ein sehr einfaches maschinelles Lernverfahren
Video
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DLNA-Medienserver planen und installieren
Diese Lernsituation ist Bestandteil einer Sammlung von Lernsituationen für die elektrotechnischen Handwerksberufe gemäß der Rahmenlehrpläne
Unterrichtsplanung
Ländermaterial
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Steuerungstechnische Systeme installieren und in Betrieb nehmen
Dieses Dokument enthält drei Lernsituationen aus dem Lernfeld 5. In der Lernsituation 5.1 grenzen die Schülerinnen und Schüler Steuerungen und
Unterrichtsbaustein
Ländermaterial
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DigiProSMK | Mobile-Eye-Tracking – Sehen und Verstehen ungegenständlicher Skulptur und Plastik im Kunstunterricht
Was passiert eigentlich, wenn Schüler:innen eine ungegenständliche Plastik betrachten? Man würde denken: Alle sehen doch ungefähr dasselbe. Mobile Eye
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Rundfunk-Empfangsanlage für ein Mehrfamilienhaus planen
Diese Lernsituation ist Bestandteil einer Sammlung von Lernsituationen für die elektrotechnischen Handwerksberufe gemäß der Rahmenlehrpläne
Unterrichtsplanung
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B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen
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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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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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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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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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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