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Unterrichtsplanung: Erstellen eines Cinemagramms auf Grundlage eines bestehenden Theaterplakats
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Erstellen eines Cinemagramms auf Grundlage eines bestehenden Theaterplakats
Die Datei enthält eine Lernsituation aus dem Lernfeld 3: Der örtliche Theaterbetreiber möchte das neue Theaterstück mit einem Cinemagramm auf
Unterrichtsplanung
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Unterrichtsbaustein: E12 Zusammenfassung des Lernmoduls - Pythonkurs
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E12 Zusammenfassung des Lernmoduls - Pythonkurs
Damit schließen wir das vierte Lernmodul ab. Wir haben in dieser Vorlesung im Prinzip drei Themen behandelt und zunächst Funktionsargumente
Unterrichtsbaustein
Unterrichtsplanung: Begleitende Social-Media-Kampagne für die internationale Theatertournee
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Begleitende Social-Media-Kampagne für die internationale Theatertournee
Die Datei enthält eine Lernsituation aus dem Lernfeld 3: Eine internationale Theatergruppe plant für die anstehende Theatertournee eine begleitende
Unterrichtsplanung
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Neuronale Netze - Teil 2 (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Neuronale Netze - Teil 2" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Sonstiges: C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
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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
Broschuere: Vernetztes Lernen durch Simulationen
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Vernetztes Lernen durch Simulationen
Die Fortbildung „Vernetztes Lernen durch Simulationen“ richtet sich an Lehrkräfte der Sekundarstufe I und II bundesweit, wobei Inhalte und Materialien
Broschüre
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Der random forest (Aufgabe 5)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Der random forest" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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