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Unterrichtsbaustein: #fitfordemocracy Demokratieförderung und Medienkompetenz – Hand in Hand
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#fitfordemocracy Demokratieförderung und Medienkompetenz – Hand in Hand
Angriffe auf unsere Demokratie finden zunehmend in sozialen Netzwerken, Messenger-Gruppen und Internet-Foren statt. Das Lehrmaterial #fitfordemocracy...
Unterrichtsbaustein
Video: Interview mit Luchsforscher Peter Sürth
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Interview mit Luchsforscher Peter Sürth
Der Luchs ist zurück in unseren Wäldern. Wie mit allen Raubtieren, die in unserem Land lange ausgerottet waren, müssen wir auch erst wieder vieles...
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Video: HubbS Screencast: Merklisten erstellen und teilen
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HubbS Screencast: Merklisten erstellen und teilen
In der HubbS-Mediathek finden Sie kostenlose und geprüfte Lehrmaterialien für Ihren Unterricht. Sie können Materialien, die Sie interessant finden,...
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Video: Erklärvideo Drehimpuls
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Erklärvideo Drehimpuls
In diesem Video wird der komplexe physikalische Begriff des Drehimpulses methodisch erklärt. Anhand einer konkreten mathematischen Definition, eines...
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Video: C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen (Video)
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C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen (Video)
Das Video zum Thema „C7-2 Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen“ stellt verschiedene Aktivierungsfunktionen vor, die in neuronalen Netzen...
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Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 2 - Long Short Term Memory Netze (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...
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Video: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen (Video)
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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...
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Video: C7-5 Verlustfunktion - Die Zielvorgabe fürs Training (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...
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Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 3 - Encoder-Decoder-Architektur (Video)
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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...
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Presentation: C7-4 Hyperparameter beim Training von neuronalen Netzen - Effizienter üben (Folien zum 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
Video: C7-6 Netzwerkarchitekturen - Teil 1 - Rekurrente neuronale Netze (Video)
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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...
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Video: C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Video)
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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...
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Video: C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Video)
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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:...
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Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
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C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2...
Sonstiges
Sonstiges: B5-1 Jupyter Notebook: Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren
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B5-1 Jupyter Notebook: Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren
Dieses Jupyter Notebook zum Thema „B5-1 Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren“ dient als Ergänzung zum Arbeitsblatt „Ein...
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Sonstiges: D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN
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D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN
Im Jupyter Notebook zum Thema „D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN“ geht es um die Erklärbarkeit von neuronalen...
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Sonstiges: F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs
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F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs
Im Jupyter Notebook zum Thema „F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs“ geht es darum, Objekte in Bildern zu klassifizieren, oder in anderen...
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Sonstiges: F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance
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F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance
Im Jupyter Notebook zum Thema „F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance“ geht es darum, anhand von Sensordaten vorherzusagen, welche Komponenten...
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