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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
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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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Lehren und Lernen in der digitalen Welt | Die ergänzende Empfehlung zu Strategie „Bildung in der digitalen Welt“
Ergänzung zur Strategie der Kultusministerkonferenz „Bildung in der digitalen Welt“ (Beschluss der Kultusministerkonferenz vom 09.12.2021) Die
Handbuch
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Von klassischer KI zu agentischen Systemen - Schema
Dieses Material visualisiert die Entwicklung von „klassisch"-regelbasierten KI-Systemen wie ELIZA zu komplexen robotischen Systemen.
Bild, Veranschaulichung, Unterrichtsbaustein
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Wenn Algorithmen Entscheidungen treffen: Chance oder Risiko?
Das Thema Algorithmen ist aufgrund der Aktualität und der Herausforderungen der Digitalisierung politisch bedeutsam und hat einen direkten Bezug zur
Unterrichtsbaustein
News
Initiative #I_make_AI zur Sichtbarkeit von KI-Berufen
Berufstätige veröffentlichen kurze Videoclips, um SchülerInnen Einblicke zu geben, wie in verschiedenen Berufsgruppen mit Künstlicher Intelligenz
HubbS-Redaktion
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EduEscape Games erstellen mit KI-Tools und Genially (Einführungsvideo Teil 1)
Dieses Video gibt eine Einführung zu EduEscape Games für den Chemieunterricht.
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
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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
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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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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
Mediathek
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
Mediathek
C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklären die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit
Präsentation
Mediathek
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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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
Mediathek
C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C7-4 Training von neuronalen Netzen - Üben, üben, üben“ erklären, wie neuronale Netze trainiert werden können. Ziel des Training
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