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Rahmenlehrpläne

Daten: Windy Cities | 02 Simulation Schülermaterial (Excel)

Windy Cities | 02 Simulation Schülermaterial (Excel)

Diese Tabellenkalkulation enthält die Daten über Windgeschwindigkeiten, die für die Unterrichtseinheit „Simulation“ benötigt werden. Die

Unterrichtsbaustein: Windy Cities | 04 Datenauswertung Aufgabe 2 (ZIP)

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

Unterrichtsbaustein: Windy Cities | 04 Datenauswertung Aufgabe 3 (ZIP)

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

Unterrichtsbaustein: Windy Cities | 04 Datenauswertung Aufgabe 3 komplett (CSV)

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

Unterrichtsbaustein: Windy Cities | 04 Datenauswertung Einrichtung von Python (DOCX)

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

Handreichung: Windy Cities | Sachinformationen sowie Arbeitsblätter mit Lösungen (PDF)

Windy Cities | Sachinformationen sowie Arbeitsblätter mit Lösungen (PDF)

Diese Handreichung enthält mehrere Unterrichtseinheiten zum Forschungsprojekt „Windy Cities“ der Hochschule für Technik Stuttgart (HFT), das

Arbeitsblatt: Informationsblatt "Brauer*in und Mälzer*in"

Informationsblatt "Brauer*in und Mälzer*in"

Das Arbeitsblatt beinhaltet mehrere Aufgaben für Brauer*innen und Mälzer*innen. Die Materialien wurden iterativ entwickelt: Desktop-Research zum

Arbeitsblatt: Informationsblatt "Kauffrau und Kaufmann für Veranstaltungswirtschaft"

Informationsblatt "Kauffrau und Kaufmann für Veranstaltungswirtschaft"

Das Arbeitsblatt beinhaltet mehrere Aufgaben für Kauffrauen und Kaufmänner für Veranstaltungswirtschaft. Die Materialien wurden iterativ entwickelt

Arbeitsblatt: Informationsblatt "Kaufmann und Kauffrau für Systemgastronomie“

Informationsblatt "Kaufmann und Kauffrau für Systemgastronomie“

Das Arbeitsblatt beinhaltet mehrere Aufgaben für Kaufmänner und Kauffrauen für Systemgastronomie. Die Materialien wurden iterativ entwickelt: Desktop

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 2)

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, Kurs

Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Anordnung der Neuronen in CNNs (Aufbau 1)

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, Kurs

Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 05 | Transfer: Vertrauenswürdige KI (Aufgabe 2)

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”.

Interaktion, Kurs

Interaktion: Mensch-KI-Interaktion | 05 | Transfer: Vertrauenswürdige KI (Aufgabe 1)

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”.

Interaktion, Kurs

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)

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”.

Interaktion, Kurs

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)

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”.

Interaktion, Kurs

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)

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”.

Interaktion, Kurs

Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)

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”.

Interaktion, Kurs

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)

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

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