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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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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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A1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind (Video)
Das Video zum Thema "A 1-2 Daten und Wissen – warum Daten so wertvoll sind" erklärt, wie man beim Maschinellen Lernen aus Daten Wissen gewinnt, und
Video
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Polnisch leicht gemacht | Sprichwörter darstellen - für eine deutsch-polnische Gruppe
Die Kopiervorlage dient als Spielmaterial für eine deutsch-polnische Gruppe, um Sprichwörter mit Tierbezügen (z. B. „Arm wie eine Kirchenmaus“) sowie
Entdeckendes Lernen
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ML explained – Was ist Supervised Learning? (2/3)
Beim menschlichen Lernen gibt es oft eine Lehrperson, die uns durch Beispiele und Rückmeldungen führt. Ähnlich verhält es sich beim Supervised
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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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Polnisch leicht gemacht | Sprichwörter darstellen - für eine deutsch-polnische Gruppe (Anleitung)
Die Kopiervorlage dient als Spielmaterial für eine deutsch-polnische Gruppe, um Sprichwörter mit Tierbezügen (z. B. „Arm wie eine Kirchenmaus“) sowie
Anleitung
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C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Video)
Das Video zum Thema „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigt, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
Video
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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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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
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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)“
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ML explained – Was ist Machine Learning? (1/2)
Wir Menschen lernen aus unseren vergangenen Erfahrungen. Computer auf der anderen Seite handeln nach Instruktionen, die wir Menschen ihnen geben. Aber
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Unterrichtseinheit: Climate Change – A Serious Game
ECOMOVE hat eine Unterrichtseinheit „Spielerisches Lernen/Serious Games“ zum Themenkomplex „Internationale Gerechtigkeit und Klimawandel“ entwickelt
Unterrichtsplanung
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Gastro Inklusiv Empfehlungen für Stakeholder zur Förderung von Inklusion
Wie kann Globales Lernen in der beruflichen Bildung mit heterogenen Zielgruppen aussehen? Welche Methoden sind geeignet, wenn die Auszubildenden
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ML explained – Was ist Supervised Learning? (1/3)
Beim menschlichen Lernen gibt es oft eine Lehrperson, die uns durch Beispiele und Rückmeldungen führt. Ähnlich verhält es sich beim Supervised
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Handreichung Tischlerei +
Handreichung zur Umsetzung des KMK-Rahmenlehrplans für den Ausbildungsberuf Tischler/in unter Einbezug von Globalem Lernen und Bildung für nachhaltige
Unterrichtsplanung
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
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Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 01 | Einführung Sentiment Analyse (MP4)
In diesem Video definieren wir die Aufgabe der Sentiment Analyse und lernen, wie sich diese von verwandten Aufgaben abgrenzt.
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