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Windy Cities | 01 Aufbauanleitung zum Versuch zur Windenergie (DOCX)
Diese Datei enthält eine Aufbauanleitung für einen Versuch, der in der Unterrichtseinheit „Windenergie“ ausgeführt wird. Die Unterrichtseinheit ist im
Experiment
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Windy Cities | 02 Simulation Musterlösung (Excel)
Diese Tabellenkalkulation enthält die Musterlösung für einige Aufgaben der Unterrichtseinheit „Simulation“. Die Unterrichtseinheit ist im PDF „Windy
Daten
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Windy Cities | 02 Simulation Schülermaterial (Excel)
Diese Tabellenkalkulation enthält die Daten über Windgeschwindigkeiten, die für die Unterrichtseinheit „Simulation“ benötigt werden. Die
Daten
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Windy Cities | 04 Datenauswertung Aufgabe 2 (ZIP)
Dieses Python-Programm wird für die Unterrichtseinheit „Datenauswertung und Visualisierung“ benötigt. Die Unterrichtseinheit ist im PDF „Windy Cities
Unterrichtsbaustein
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Windy Cities | 04 Datenauswertung Aufgabe 3 (ZIP)
Dieses Python-Programm wird für die Unterrichtseinheit „Datenauswertung und Visualisierung“ benötigt. Die Unterrichtseinheit ist im PDF „Windy Cities
Unterrichtsbaustein
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Windy Cities | 04 Datenauswertung Aufgabe 3 komplett (CSV)
Die CSV-Datei enthält die kompletten Projektdaten, die zu einem Gebäudekomplex der Universität Tübingen erzeugt wurden und wird für die
Unterrichtsbaustein
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Windy Cities | 04 Datenauswertung Einrichtung von Python (DOCX)
Mithilfe dieser Anleitung wird die Python-Umgebung für die Umsetzung der Unterrichtseinheit „Datenauswertung und Visualisierung“ eingerichtet. Die
Unterrichtsbaustein
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Windy Cities | Sachinformationen sowie Arbeitsblätter mit Lösungen (PDF)
Diese Handreichung enthält mehrere Unterrichtseinheiten zum Forschungsprojekt „Windy Cities“ der Hochschule für Technik Stuttgart (HFT), das
Handreichung
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)
Du kennst jetzt die confusion matrix, anhand derer wir nun Maße zur Beurteilung der Prognosegenauigkeit ableiten können. In diesem Video lernst du
Video
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TraffXperts: Zusatzinfos
Was macht ein/e ProzessberaterIn in der Autoentwicklung? Welches Forschungsthema hat sich 1 Mio. Forschungsgelder „verdient“? Warum muss ein/e
Glossar
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anordnung der Neuronen in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
Interaktion
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Anordnung der Neuronen in CNNs" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
Interaktion
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Mensch-KI-Interaktion | 05 | Transfer: Vertrauenswürdige KI (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Transfer: Vertrauenswürdige KI" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.
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Mensch-KI-Interaktion | 05 | Transfer: Vertrauenswürdige KI (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Transfer: Vertrauenswürdige KI" aus der Sektion “Mensch-KI-Interaktion”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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