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Künstliche Intelligenz in der beruflichen Bildung: Wissenschaftliches Rechtsgutachten mit Praxisempfehlungen
KI-gestützte Systeme ermöglichen eine bisher nicht gekannte Individualisierung von Lernpfaden: Kompetenzen können passgenau gefördert, Lerninhalte
Broschüre
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Technische Regeln für Gefahrstoffe: Gefahrstoffe in der medizinischen Versorgung
Die Technischen Regeln für Gefahrstoffe (TRGS) geben den Stand der Technik, Arbeitsmedizin und Arbeitshygiene sowie sonstige gesicherte
Broschüre
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Arbeitsmaterial zum Thema Rassismus (PDF)
Die folgende ZfP-Folge behandelt Grundsätzliches zum Thema "Rassismus" und klärt über einige Begriffe in der Rassismus-Debatte auf. Eine
Arbeitsblatt
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Informationen und Stundenkonzept für die Lehrkraft zum Thema Rassismus (PDF)
Die folgende ZfP-Folge behandelt Grundsätzliches zum Thema "Rassismus" und klärt über einige Begriffe in der Rassismus-Debatte auf. Eine
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B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „B1 Jupyter Notebook: Daten als Tabellen darstellen“ lernt man, mithilfe von Python Daten einzulesen und als
Sonstiges
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C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Scatterplots (Streudiagramme) für
Sonstiges
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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
Sonstiges
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Schulden in der EU – Chance oder Risiko für die Union?
Mit der europäischen Wirtschafts- und Währungsunion (WWU) wurde eines der weltweit größten volkswirtschaftlichen Systeme geschaffen. Der europäische
Unterrichtsbaustein
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VR-Raum „Ökologische Beunruhigung“ (Vollversion)
Der VR-Raum „Ökologische Beunruhigung“ (Vollversion) wurde im Rahmen des DigiProSMK-Projekts in Zusammenarbeit mit den Künstler*innen Kat Austen
Entdeckendes Lernen
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
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B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren
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C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Mittelwert
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C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training
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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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C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen
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A5 Praxisprojekt - Arbeitsblatt Teachable Machine
Beim Arbeitsblatt zum Thema „A5 Arbeitsblatt Teachable Machine“ gestalten Lernende in Gruppen eigene kleine Projekte mit Googles Teachable Machine
Arbeitsblatt
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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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