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B3 Single Choice: Daten aufbereiten (Boxplot analysieren) (Quiz zum Jupyter Notebook)
Beim Quiz 2 zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ kann man die Lösung zur Aufgabe mit dem Boxplot aus dem Jupyter Notebook “B3 Jupyter
Lernspiel
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ halten die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
Präsentation
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C6-2 Drag the Words: Schritte beim instanzbasierten Lernen - Jupyter Notebooks (Quiz)
Das Quiz gehört zu den Jupyter Notebooks „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“ und „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste
Lernspiel
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C6-2 Drag the Words: Variation von random_state und Zahl der Nachbarn (Aufgabe) - erstes Jupyter Notebook (Quiz)
Das Quiz gehört zum Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“.
Lernspiel
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C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass. (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklären, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen
Präsentation
Mediathek
C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training“ erklären, welche Verlustfunktionen sich für das Training von neuronalen
Präsentation
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C7-6 Drag and Drop: Long Short Term Memory RNNs - Netzwerkarchitekturen (Teil 2) (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“.
Lernspiel
Mediathek
C7-6 Drag the Words: Long Short Term Memory RNNs - Netzwerkarchitekturen (Teil 2) (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video „C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze“.
Lernspiel
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D1 Datenschutz - Arbeitsblatt: Datenbroker
Beim Arbeitsblatt „Datenbroker“ geht es um Unternehmen, die mit Daten handeln. Dieses Arbeitsblatt ist Teil des Lehrmaterials für die
Arbeitsblatt
Mediathek
D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Folien zum Video)
Die Folien zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisieren, warum neuronale Netze oft als
Präsentation
Mediathek
Ansatz zur Neubewertung von CO2-Emissionen aus der Holzverbrennung
Wie viele Treibhausgasemissionen entstehen bei der Nutzung von Holzbrennstoffen zur Wärmegewinnung? Diese Frage lässt sich einfach mit dem UBA-CO2
Broschüre
Mediathek
mooveBS Wirtschaft – Eine Kommunikationsstrategie planen
In diesem Kurs erarbeiten die Schülerinnen und Schüler theoretische Grundlagen zum Thema Werbung (Grundsätze der Werbung, AIDA-Formel, UWG, ethische
Interaktion
Ländermaterial
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Newtonsche Ringe an einer Glimmerplatte
Ähnlich wie mit einer Glasplatte und einer Plankonvexlinse, kann man auch mit einer Glimmerplatte Newtonsche Ringe beobachten. Dafür wird die
Video
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C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigen, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
Präsentation
Mediathek
C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigen, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass
Präsentation
Mediathek
C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigen Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen
Präsentation
Mediathek
C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt (Video)
Das Video zum Thema „C4-2 Entropie - Ein Maß für den Informationsgehalt“ erklärt die Entropie. Sie ist ein Maß für „Unordnung“ oder Unsicherheit und
Video
Mediathek
C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell? (Folien zum Video)
In den Folien zum Video „C5-1 Evaluationsmaße - Wie bewertet man ein Modell?“ geht es darum, KI-Modelle zu bewerten, um sie zum Beispiel auch
Präsentation
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