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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine
Beim Arbeitsblatt „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable Machine“ werden in Gruppen verschiedene Experimente zum Thema Voreingenommenheit/
Arbeitsblatt
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C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben (Video)
Das Video zum Thema „C7-1 Neuronen in Neuronalen Netzen - und was sie mit linearer Regression zu tun haben“ beschreibt Neuronen als den Grundbaustein
Video
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C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1 (Video)
Das Video zum Thema „C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1“ erklärt, was man unter der Steigung einer Geraden
Video
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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
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A4 Anwendungen - Arbeitsblatt Beispielanwendungen
Das Arbeitsblatt „A4 Arbeitsblatt Beispielanwendungen“ eignet sich zur Analyse von einfachen KI-Beispielanwendungen. Dieses Arbeitsblatt ist Teil des
Arbeitsblatt
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C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass (Video)
Das Video zum Thema „C7-3 Parameter in neuronalen Netzen … und der Forward Pass“ erklärt, welche Parameter beim Training von neuronalen Netzen gelernt
Video
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C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt (Video)
Das Video zum Thema „C5-2 Training und Test - Wie man gute Modelle erstellt“ hält die Erkenntnisse aus dem Jupyter Notebook „C5-2 Jupyter Notebook
Video
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Poster Digitale Sprachassistenten - "Wie wir leben wollen. Chancen und Risiken der digitalen Zukunft"
"klicksafe to go" ist ein Format, in dem aktuelle, medienpädagogisch relevante Themen aufgegriffen und für Schule und Unterricht kompakt aufbereitet
Bild
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D3 Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle? (Video)
Das Video zum Thema „Erklärbarkeit von Modellen - Wie transparent sind maschinell gelernte Modelle?“ thematisiert, warum neuronale Netze oft als Black
Video
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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
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C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2 (Video)
Das Video zum Thema „C1-4 Lineare Funktionen - y-Achsenabschnitt: Wie definiert man eine Gerade? Teil 2“ erklärt, was man unter dem y-Achsenabschnitt
Video
Mediathek
C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten (Video)
Das Video zum Thema „C2-1 Streudiagramme - Der Blick in die Daten“ erklärt Streudiagramme (Scatterplots) als Möglichkeit zur Visualisierung von Daten
Video
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A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem? (Video)
Dieses Video zum Thema „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“ erklärt, was ein Algorithmus ist. Es wird gezeigt, wie man Algorithmen beschreiben
Video
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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
Sonstiges
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C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Video)
Das Video zum Thema „C2-2 Mittelwert und Standardabweichung - Wie ähnlich sind sich Einzelwerte?“ erklärt die Standardabweichung als Maß dafür, wie
Video
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D2 Algorithmischer Bias - Arbeitsblatt: KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen
Beim Arbeitsblatt „KI-Blogeintrag zum Bias im Maschinellen“ wird ergänzend zu den Arbeitsblättern „Klassifizierung von Obst mit Googles Teachable
Arbeitsblatt
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Poster - Internet of Things "Wie wir leben wollen. Chancen und Risiken der digitalen Zukunft"
"klicksafe to go" ist ein Format, in dem aktuelle, medienpädagogisch relevante Themen aufgegriffen und für Schule und Unterricht kompakt aufbereitet
Bild
Mediathek
A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum (Video)
Das Video zum Thema „A2-1 Maschinelles Lernen - Wie Computer aus Daten lernen - Beispiel Entscheidungsbaum“ zeigt am Beispiel eines Entscheidungsbaums
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