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Kurs: Planung einer digitalen Unterrichtssequenz
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Planung einer digitalen Unterrichtssequenz
Das Lernmodul gibt einen Überblick über die Planung einer digitalen Unterrichtssequenz in der Schule. Gleichzeitig gibt es einen allgemeinen Überblick
Kurs
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Auswahlkriterien für ein Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 04 | Auswahlkriterien für ein Verfahren (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Auswahlkriterien für ein Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Prognosemodelle und Evaluation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation
Interaktion
Kurs: Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (PDF)
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Woche 1 | Ethik | Einführung in die KI-Ethik (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du, was wir von AI4All unter KI-Ethik verstehen und bekommst einen kurzen Einblick in die Ethik.
Kurs
Video: Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (MP4)
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Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (MP4)
In diesem Video bekommst du einen Überblick darüber, wie du mit Jupyter Notebooks programmieren kannst. Du siehst ein erstes Python-Programm und
Video
Kurs: Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (PDF)
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Woche 1 | Programmierung | Einführung in Jupyter Notebook (PDF)
In diesem Video-Transkript bekommst du einen Überblick darüber, wie du mit Jupyter Notebooks programmieren kannst. Du siehst ein erstes Python
Kurs
Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 3)
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 2)
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.
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Interaktion: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 1)
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Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in neuronale Netze" aus Woche 10.
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Kurs: Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)
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Woche 10 | Theorie | Neuronale Netzwerke und die Mathe (PDF)
In diesem Video-Transkript fokussieren wir uns darauf, wie sich ein Neuron mit Hilfe von Weights, Bias und Aktivierungsfunktion berechnet.
Kurs
Interaktion: Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 2)
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Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung" aus Woche 11.
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Interaktion: Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 1)
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Woche 11 | Recht | Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung" aus Woche 11.
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Kurs: Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (1) (PDF)
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Woche 12 | Anwendungsbeispiele | Topic Modeling mit Clustering (1) (PDF)
In dem Interview mit Stefan Reiners-Selbach geht es um die Anwendungsmöglichkeiten von Textverarbeitungsmethoden in den Geisteswissenschaften.
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