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Rahmenlehrpläne

Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (Aufgabe 1)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Modellauswahl Sentiment Analyse (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Modellauswahl Sentiment Analyse" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.

Kurs: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (PDF)

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Du hast bereits die Evaluation von Clustering kennengelernt. In diesem Video-Transkript widmen wir uns spezieller der Evaluation und Interpretation

Kurs: Woche 14 | Ethik | Generative Modelle und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen (PDF)

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In diesem Video-Transkript beschäftigen wir uns mit den ethischen und rechtlichen Herausforderungen von generativen Modellen. Wir zeigen dir einen

Video: Tornadoes in Modena, Italy

Tornadoes in Modena, Italy

DE: Wenn das Wetter über 30 Jahre gemittelt wird, nennen wir es Klima. Diese sehr grobe Definition zeigt bereits das Problem. Der Zeitraum ist lang

Unterrichtsbaustein: Kunden über Finanzierungsmodelle informieren (Version Lehrkraft/ SchülerIn; DOCX)

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Die Schülerinnen und Schüler beraten eine Kundin über die im Autohaus gängigen Finanzierungsmodelle und erstellen hierzu ein Übersichtsblatt für das

Unterrichtsbaustein

Ländermaterial

Bild: Lysozym

Illustration eines Lysozyms als gläsernes Oberflächenmodell mit angedeuteten, tieferliegenden Bändermodell auf dunklem Hintergrund. Das Lysozym ist

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Illustration eines Lysozyms als gläsernes Oberflächenmodell mit angedeuteten, tieferliegenden Bändermodell auf weißem Hintergrund. Das Lysozym ist ein

Video: Stokessche Reibung und Modell eines Kugelfallviskosimeters

Stokessche Reibung und Modell eines Kugelfallviskosimeters

Ein mit Paraffinöl gefüllter Standzylinder dient als Modell eines Kugelfallviskosimeters. Kugeln unterschiedlicher Größe fallen durch das Paraffinöl

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)

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Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video starten wir mit Themen zur

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)

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Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video-Transkript starten wir mit Themen

Video: Die Modell- und Prozessfabrik

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Dieses Video erklärt zwei Formen der Lernfabriken: Modellfabrik und Prozessfabrik. Das Lehr-Lernpaket „Lernfabriken“, welches im Rahmen des Projekts

Unterrichtsplanung: Marktmodelle anwenden: Zielanalyse (PDF)

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Die Schülerinnen und Schüler verfügen über die Kompetenz, einzel- und gesamtwirtschaftliche Marktmodelle miteinander zu vergleichen und auf reale

Unterrichtsplanung

Ländermaterial

Unterrichtsplanung: Marktmodelle anwenden: Zielanalyse (DOCX)

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Die Schülerinnen und Schüler verfügen über die Kompetenz, einzel- und gesamtwirtschaftliche Marktmodelle miteinander zu vergleichen und auf reale

Unterrichtsplanung

Ländermaterial

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (MP4)

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Du kennst jetzt die grundlegende Vorgehensweise der Evaluation. Wir benötigen aber noch konkrete Maße, mit denen wir Prognosemodelle bewerten können

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Confusion matrix (PDF)

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Kurs: Generative Modelle | 06 | Sprechen mit GenAI – Prompt Engineering als Future Skill (PDF)

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Mit dem Wissen um die Machart der Modelle und Anwendungen lässt sich nun wissend mit ihnen arbeiten. Im Laufe der letzten Jahre haben sich daher auch

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (MP4)

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In diesem Video lernst du sogenannte Hyperparameter eines Modells kennen, die wir als Anwender festlegen können, um z. B. die Prognosegenauigkeit zu

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Hyperparameteroptimierung (PDF)

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In diesem Video-Transkript lernst du sogenannte Hyperparameter eines Modells kennen, die wir als Anwender festlegen können, um z. B. die

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