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B5-1 Jupyter Notebook: Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren
Dieses Jupyter Notebook zum Thema „B5-1 Monoalphabetische Verschlüsselung nach Caesars Verschiebeverfahren“ dient als Ergänzung zum Arbeitsblatt „Ein
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C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, multiple lineare Regression in Python
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C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung“ wird die Kreuzvalidierung am Beispiel des Parametertuning für einen
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Zielanalyse - Lernfeld 6 - Digitale Medienprodukte konzipieren, gestalten und realisieren (DOCX)
Die Datei enthält eine Zielanalyse für das Lernfeld 6, 2. Ausbildungsjahr. Die Zielanalyse ist ein Instrument zur Übertragung der kompetenzbasierten
Unterrichtsplanung
Ländermaterial
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Zielanalyse - Lernfeld 6 - Digitale Medienprodukte konzipieren, gestalten und realisieren (PDF, barrierefrei)
Die Datei enthält eine Zielanalyse für das Lernfeld 6, 2. Ausbildungsjahr. Die Zielanalyse ist ein Instrument zur Übertragung der kompetenzbasierten
Unterrichtsplanung
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F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance
Im Jupyter Notebook zum Thema „F1 Jupyter Notebook: Predictive Maintenance“ geht es darum, anhand von Sensordaten vorherzusagen, welche Komponenten
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F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs
Im Jupyter Notebook zum Thema „F3 Jupyter Notebook: Bilderkennung mit CNNs“ geht es darum, Objekte in Bildern zu klassifizieren, oder in anderen
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F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning
Im Jupyter Notebook zum Thema „F4 Jupyter Notebook: Transfer Learning“ geht es um Transfer Learning. Dabei werden bereits für andere, ähnliche
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F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting
Im Jupyter Notebook zum Thema „F2 Jupyter Notebook: FNNs und Overfitting“ geht es darum, mit einem einfachen Feed Forward Netzwerk Objekte in Bildern
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C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn“ wird gezeigt, wie man in der Praxis den Abstand (die
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C8-6 Jupyter Notebook: Clusteranalyse - Beispiel Weine
Ziel dieses Jupyter Notebooks zum Thema „Jupyter Notebook: Clusteranalyse - Beispiel Weine“ ist es, die Clusteranalyse an einem praktischen Beispiel
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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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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
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Medien verstehen | Kapitel 11: ZEIT ONLINE im Unterricht
Das Kapitel bietet eine detaillierte Unterrichtseinheit zur Analyse und zum Verständnis von ZEIT ONLINE und anderen journalistischen Online-Auftritten
Unterrichtsbaustein
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Eine kurze Geschichte der KI
Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) seit ihren Anfängen anschaulich illustriert: Der Erklärfilm der Plattform Lernende Systeme skizziert
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Umsetzungshilfen - Lernfeld 1-8 - (ZIP)
Die Datei enthält Umsetzungshilfen (Zielanalysen und Unternehmensprofile) (jeweils als PDF und DOCX) für das Lernfeld 1-8, 2. Ausbildungsjahr. Die
Unterrichtsplanung
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Diabetes-sensible Pädagogik - Ein Leitfaden für Lehrkräfte und Schulleitungen
Der Leitfaden sensibilisiert für die Bedürfnisse der Kinder und Jugendlichen und gibt Handlungsempfehlungen für ein achtsames und verantwortungsvolles
Handreichung
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DiDiIn: Modul A – Diversitätssensibler und diskriminierungskritischer Einsatz digitaler Medien im Schulsport
Das Modul professionalisiert Sportlehrpersonen für einen diskriminierungskritischen und diversitätssensiblen Einsatz digitaler Medien, um
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